机器视觉技术近年来发展迅速，其在安防监控、医疗图像、工业机器人视觉、自动驾驶和无人机等多个领域中的应用也越来越广泛。随着图像识别技术和深度学习算法的进步，机器视觉在物体识别和距离测量方面也取得了显著进展。

方案概述

本方案旨在通过结合高性能的开源主板和高清摄像头，利用机器视觉与深度神经网络技术，实现对摄像头后方物体类型的识别以及对障碍物距离的测量。采用双目摄像头进行距离检测时，精度误差仅为0.05米，这比传统机器视觉识别技术更具优势，能够更好地应用于各类智能化场景。

方案构建

该方案采用了Firefly RK3399Pro高性能AI主板，搭载ARM六核处理器，主频达1.8GHz，配备四核图形处理器Mali-T860 MP4及神经网络处理器NPU，算力达到3.0Tops，支持多种AI框架。此外，还配备了高分辨率的单目或双目摄像头，以实现快速而清晰的物体识别。

方案亮点

• 高性能AI处理器：选用RK3399Pro主板，具备强大的处理能力，包括六核CPU、四核GPU及神经网络处理器NPU，提供3.0Tops的算力，兼容多种AI框架。

• 高清摄像头配置：配备高分辨率的单目或双目摄像头，单目摄像头的检测帧率为25fps（分辨率为640x480），距离检测精度误差为0.3米；双目摄像头的检测帧率为15fps（分辨率为640x480），距离检测精度误差仅为0.05米。

应用场景

利用机器视觉与深度神经网络技术，能够精确识别摄像头后方的物体类型，例如人、车辆、动物（如狗和猫）、家具（如椅子）和其他常见物品（如杯子和鼠标键盘组合）。此方案适用于移动机器人、无人机、安防监控系统以及智慧医疗等领域。