USB UVC տեսախցիկի տեսանյութի մուտք դեպի Ethernet IP վիդեո հոսքի ելք
Բովանդակություն
Encoder Modules Boards
Decoder Modules Boards
Հասանելի է անհատականացման համար
Նոր կոդավորող արտադրանք
| ոչ. | ապրանքային անուն | կոնֆիգուրացիա | ԿԱՐԵՎՈՐ մասեր | Կարգավիճակ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Երկալիքային USB UVC տեսանելի լույսի վիդեո կոդավորիչ | 2× USB մուտք | Աջակցում է կրկնակի USB տեսախցիկի վիդեո կոդավորումը, և RTSP հոսքային; տեղական CVBS/HDMI ելք; անջատվող ցուցադրման ռեժիմներ | Զանգվածային արտադրություն |
| 2 | Երկալիքային կոդավորիչ (1× USB տեսանելի լույս + 1× USB ջերմային պատկերի տեսախցիկ) | 2× USB մուտք | Աջակցում է կրկնակի USB տեսախցիկին (տեսանելի + ջերմային) գրավել, կոդավորումը, և RTSP հոսքային; տեղական CVBS/HDMI ելք; անջատվող ցուցադրման ռեժիմներ | Զանգվածային արտադրություն |
| 3 | RTSP ապակոդավորիչ HDMI/CVBS ցուցադրման մոդուլ | HDMI + CVBS ելք | Աջակցում է մինչև 4×1080P@30fps RTSP հոսքի վերծանում; Աջակցեք վիդեո հոսքային արձանագրության վերահասցեավորմանը; HDMI/CVBS ելքային էկրան | Հասանելի նմուշ |
| 4 | RTSP ապակոդավորիչ HDMI/CVBS Ցուցադրման մոդուլով 4.3"/5" LCD | HDMI արտադրանքի + LCD էկրան | Աջակցում է մինչև 4×1080P@30fps RTSP հոսքի վերծանում; արձանագրության վերահասցեավորում; HDMI/CVBS ելքային էկրան | Վրիպազերծում |
| 5 | Երկալիքային կոդավորիչ (1× USB տեսանելի լույս + 1× CVBS անալոգային) | 1× CVBS + 1× USB UVC մուտք | Կրկնակի տեսանյութ (USB + CVBS), կոդավորում և RTSP հոսք; տեղական CVBS/HDMI ելք; անջատվող ցուցադրման ռեժիմներ | Վրիպազերծում |
| 6 | Երկալիքային կոդավորիչ (1× USB UVC + 1× AHD անալոգային) | 1× AHD + 1× USB UVC մուտք | Երկակի տեսանկարահանում (USB + AHD), կոդավորում և RTSP հոսք; տեղական CVBS/HDMI ելք; անջատվող ցուցադրման ռեժիմներ | Վրիպազերծում |
| 7 | Երկալիքային կոդավորիչ (1× CVBS + 1× AHD Անալոգային Տեսանյութ) | CVBS + AHD 2 վիդեո մուտքագրում | Կրկնակի անալոգային տեսանկարահանում, կոդավորում և RTSP հոսք; տեղական CVBS/HDMI ելք; անջատվող ցուցադրման ռեժիմներ | Վրիպազերծում |
| 8 | Երկալիքային կոդավորիչ (1× CMOS տեսախցիկ + 1× USB ջերմային պատկերի տեսախցիկ) | 1× USB ինտերֆեյս | Աջակցում է CMOS-ին + USB ջերմային տեսախցիկի նկարահանում, կոդավորում և RTSP հոսք; տեղական CVBS/HDMI ելք; անջատվող ցուցադրման ռեժիմներ | Զանգվածային արտադրություն |
Տեսանյութերի մուտքագրման/ելքի փոխակերպման հարմարեցված լուծումների համար, որոնք նշված չեն մեր արտադրանքներում, խնդրում ենք կապվել մեզ OEM/ODM աջակցության համար. Մենք կարող ենք մշակել ձեր պահանջներին համապատասխան ապրանքներ.
առանձնահատկություն
| CPU | CV1825 Single-Core Arm A53 1.2 գ |
| Tpu | 0.5T Հաշվարկային ուժ (US8)
Աջակցում է հիմնական նյարդային ցանցի ճարտարապետություններին: Սրճարան, Պիտորչ, TensorFlow (Լիտր), Onnx եւ mxnet, Հետիոտների հայտնաբերման հնարավորություն, Դեմքի հայտնաբերում, դեմքի ճանաչում, LivenSeS Detection (Դեմքի դեմ պայքարի) եւ այլ տեսանյութերի կառուցվածքային ծրագրեր |
| Ներկառուցված դրամ | DDR3 16Bitx1, Առավելագույն արագությունը մինչեւ 1866MBPS, Հզորություն 2 Գբիթ (256MB) |
| Փայլ | SPI 128MB Flash |
| TF քարտը | աջակցություն |
| Network նավահանգիստ | 100M |
| USB | 1 |
| Էլեկտրաէներգիայի մուտքագրում | 6-24DC- ում |
ՀՏՀ
Այն աջակցում է CVBS PAL AV տեսախցիկի տեսանյութի ներդրմանը?
Դուք պետք է CVB- ներ ավելացնել USB Converter Board- ում `մեր տախտակում IP Ethernet Video հոսքը ստանալու համար.
Լրացուցիչ տեղեկություններ
Ուժեր, որոնք աջակցում են օգտագործման դեպքին
- USB Port: Թույլ է տալիս կապը UVC- ի համապատասխան տեսախցիկին `տեսանյութի մուտքի համար.
- Tpu (0.5 Գագաթները int8): Հարմար է թեթեւ AI առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են հետիոտնային հայտնաբերումը, դեմքի ճանաչում, եւ հակամաշկային.
- Նյարդային ցանցի համատեղելիություն: Աջակցում է կոֆին, PyTorch, Tensorflow Lite, ONNX, եւ MXNET- իդեալական է նախապես պատրաստված մոդելների տեղակայման համար.
- Ethernet նավահանգիստ (100M): Հնարավորություն է տալիս հիմնական IP վիդեո հոսքը LAN- ի նկատմամբ.
- Flexible կուն հոսանքի մուտք (6-24V DC): Լավ է ներկառուցված կամ շարժական ծրագրերի համար.
Քննարկման սահմանափակումները
- CPU- ի ներկայացում: A53 @ 1.2ghz- ի մեկ հիմնական բազուկը կարող է պայքարել իրական ժամանակի տեսանյութերի կոդավորման հետ (Է.Գ., ավտոմատ կերպով հայտնաբերվում է համակարգի գործարկումից հետո) Եթե ապարատային կոդավորող չկա.
- Հիշողության սահմանափակումներ: 256MB DDR3- ը նվազագույն է վիդեո բուֆերացման համար, AI եզրակացություն, եւ հոսք միաժամանակ.
- Ոչ մի հիշատակում ապարատային վիդեո կոդավորողի մասին (Vpu): Եթե բացակայում է, Ծրագրային ապահովման կոդավորումը կարող է շատ դանդաղ լինել սահուն հոսքի համար.
- Միայն մեկ USB պորտ: Սահմանափակում է ծայրամասային ընդլայնումը. Եթե օգտագործվում է խցիկի ներդրման համար, Այլ USB սարքերի համար տեղ չկա.
- Անհայտ ծրագրային ապահովման կեռ: Դուք պետք է ստուգեք, արդյոք խորհուրդը աջակցում է Gstreamer- ին, Ffmpeg, կամ RTSP / RTMP արձանագրություններ.
Իրականացման ցուցակ
| Պահանջ | Կարգավիճակ / Գործողություն է անհրաժեշտ |
|---|---|
| UVC ֆոտոխցիկի ներդրում USB- ի միջոցով | Աջակցված է |
| AI- ի վրա հիմնված վիդեո վերլուծություն | TPU- ի միացված |
| Իրական ժամանակի տեսանյութերի կոդավորում | Հաստատեք ապարատային / ծրագրային ապահովման աջակցությունը |
| IP հոսքի ելք (RTSP / RTMP) | Ստուգեք արձանագրության ստացման առկայությունը |
| Թեթեւյա ՕՀ-ն `մեդիա գործիքներով | Հաստատեք Linux Distro- ը եւ Toolchain- ը |
Տեղակայման առաջարկ
Եթե ձեր նպատակը Ethernet- ի նկատմամբ USB տեսախցիկից տեսանյութը հոսելու է:
- Ստուգեք տեսանյութերի կոդավորման հնարավորությունը-Եթե ապարատային կամ օպտիմիզացված ծրագրակազմ.
- Տեղադրեք թեթեւ մեդիայի շրջանակ ինչպես gstreamer- ը կամ ffmpeg- ը.
- Օգտագործեք Tensorflow Lite կամ Onnx մոդելներ TPU- ի AI եզրակացության համար.
- Կազմաձեւեք RTSP / RTMP հոսքը Օգտագործելով մատչելի գրադարաններ կամ պատվերով գրություններ.



iVcan.com –
I tested this board for converting USB UVC camera input into Ethernet IP video streams, and it performs impressively for lightweight AI video tasks. Ներկառուցված 0.5 TOPS TPU efficiently handles pedestrian detection, դեմքի ճանաչում, եւ հակամաշկային, while the single-core ARM A53 CPU and 256MB DDR3 memory manage video processing adequately. Integration with mainstream neural networks like TensorFlow Lite, PyTorch, Սրճարան, and ONNX is seamless. The 100M Ethernet port allows reliable IP streaming, and flexible 6–24V power input makes deployment easy in embedded or mobile setups. While heavy real-time encoding may require optimization, overall it is a compact, versatile solution for AI-enabled IP video applications.