SAEGは高精度の図形認識アルゴリズムライブラリを内蔵し、視覚AI加速器と複数のカメラ画像データを処理できるデバイスを使用し、視覚AIアプリケーションにより高いレベルの画像認識能力をもたらした。システム実施をより簡単に。

コアデバイス
1)8コア64ビット(4 xCortex-A 76+4 xCortex-A 55)、8 nm先進技術、主周波数最高2.4 GHz
2)ARM Mali-G 610 MP 4クアッドコアGPUはOpenGL ES 3.2/OpenCL 2.2/Vulkan 1.1、450 GFLOPSをサポートする
3)NPU演算力は6 TOPSに達し、INT 4/INT 8/INT 16混合演算をサポートする
4)4 GB/8 GB/16 GB 64 bit LPDDR 4/LPDDR 4 x/LPDDR 5(最高32 GBまで対応可能)
5)eMMC 16(デフォルト)/32 G/64 G/128 G
6)最大128 GBのTFカード拡張をサポート
オーディオインタフェース
1)1ウェイオーディオデュアルチャネル出力(アナログ信号出力)
2)1ウェイマイクモノラル入力(アナログ信号入力)
ネットワークサポート
1)標準RJ 45インタフェース1つ、10/100/1000 Mアダプティブイーサネット
2)オンボードWIFI/BTモジュール、WiFi 2.4 GHz(5 G wifiオプション)をサポートし、-802.11 a/b/g/n/acプロトコルをサポートする
3)Bluetooth 5.0(BLE対応)、Bluetoothオプション
4)内蔵MINI PCI _ Eソケット1つ、接続3 G/4 Gモジュールを拡張
基本インタフェース
1)高品位USBカメラ、USBディスク、キーボードマウスなどのデバイスに外付けするための2つのUSB Hostインタフェース
2)1ウェイRS 232シリアルポート、1ウェイRS 485の2ウェイシリアルポート
3)オンボードRTC:リアルタイムクロック対応、1220ボタンバッテリ給電
4)電源ソケット:外付DC 12 V入力ソケット1個(DC-5.5*2.5 MMメス)
5)推奨電源仕様:12 V 2-5 A
作業環境
1)動作温度:0℃~70℃、推奨5℃~35℃
2)動作時湿度:10~90%、結露なし
3)保管温度:-30℃~75℃、常温での保管を推奨
視覚AI技術とIoT技術を融合させ、環境情報の収集と人員の動作行動認識をより良く実現し、より精密度が高く、適用面が広いソリューションを提供することが可能となります。

No | Category | Scale | Data collection error | Precision |
1 |
Temperature |
-20°C – 60°C |
±0.2°C(Max ±0.4°C) |
0.1°C |
2 |
Humidity |
0% ~100% RH |
±2%(Max ±3%) |
0.5% RH |
3 |
Illumination |
0~60000Lux(Show from L0 to L5) |
- |
- |
4 |
CO2 |
400~5000 ppm |
0°C-50°C ±(30 ppm+3 %) |
1 ppm |
5 |
PM2.5 |
- |
0~100(±10 μg/m3);100~1000(±10 %) |
- |
6 |
PM10 |
- |
0~100(±10 μg/m3);100~1000(±10 %) |
- |
7 |
Formaldehyde |
0 ~ 1.25 mg/m3 |
±10 % |
0.01 mg/m3 |
8 |
TVOC |
1.00~5.00(IAQ Level) |
±1 |
0.01 |
9 |
Atmospheric pressure |
260 ~ 1260 hPa |
±0.5 hPa |
0.1 hPa |
10 |
Gas mass flow rate |
2-100% of F.S |
± 1.5% of F.S |
- |
11 |
Electromagnetic flux |
0.3-15m/s |
± 0.5% |
- |
12 |
Hypersonic flow |
DN65-400mm |
- |
- |