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Modul
PRM-002/ Modul zur Erkennung von Handflächenabdrücken und Venen
Das PRM-002 Modul zur Erkennung von Handflächenabdrücken und Handvenen vervollständigt die Authentifizierung der persönlichen biologischen Identität durch den Abgleich und die Identifizierung von Handabdruck- und Handvenendaten mit Registrierungsdaten und unterstützt auch die QR-Code-Erkennung.
Dieses Modul verwendet eine Hochleistungs-ARM-Verarbeitungseinheit, die sich durch eine schnelle Erkennungsgeschwindigkeit, hohe Genauigkeit und Fälschungssicherheit auszeichnet.
Es kann in Toren, Zugangskontrolle, Anwesenheit, Identitätsprüfung, Autobahnmautstationen, Geschäften und beim Einzug von Buszahlungen verwendet werden.
Freigeben:
- FAR (Falscherkennungsrate< 1/100 Mio.; FRR (Ablehnungsquote) < 1/ 10.000
- Integrierte Quad-Core-GPU und Hochleistungs-NPU, Geschwindigkeit der Handflächenerkennung beträgt weniger als 450 ms;
- Unterstützt bis zu 2 GB LPDDR4-Speicher und 16 GB EMMC-Speicher;
- Geringer Stromverbrauch, porenfreies Design für passive Wärmeableitung, staub- und wasserdicht IP54
- Unterstützt schnelles Scannen von QR-Codes in 45 ms (450-Byte-QR-Code), Bildsensor mit weitem Betrachtungswinkel scannt den Code;
- Unterstützt die Selbsterkennung von Objekten, die Objekterkennung und die automatische Anpassung des Fülllichts;
- Breites Anwendungsspektrum: Kann an verschiedene Arten von Toren angepasst und in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden.
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Artikel |
Technische Parameter |
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PAktuelles Angebot |
DC12V 30W (max.) |
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CPU |
Quad-Core 32-Bit ARM Cortex-A7, RISC-V MCU, getaktet mit bis zu 1,5 GHz |
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GPU |
ARM Mali-G610 MP4 Quad-Core |
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NPU |
Rechenleistung bis zu 2,0 TOPs |
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Gedächtnis& sTorage |
Unterstützt bis zu 2 GB LPDDR4-Speicher und 16 GB EMMC-Speicher (Standard 1+8 GB) |
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Kamera |
RGB+IR-Kamera, unterstützt schnelle AE-Belichtungssteuerung |
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Handflächerecognition Funktion |
Eingebauter Entfernungserkennungssensor, 5 cm ~ 12 cm Entfernungsbereich für das Wischen mit der Handfläche Unterstützt Szenenerkennung wie dunkles Licht und Hintergrundbeleuchtung und unterstützt 360-Grad-Rundumerkennung |
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Fähigkeit zur Erkennung der Handfläche |
FAR (False Recognition Rate) liegt bei weniger als 1 zu 100 Millionen; FRR (Ablehnungsrate) liegt bei weniger als 1 zu 10.000 |
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Lesen von Codes |
Eindimensionaler Code, zweidimensionaler Code-QRCODE, DATAMATRIX, etc. |
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Durchschnittliche Dekodierungszeit |
35 ms (300-Byte-QR-Code); 45 ms (450-Byte-QR-Code) |
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Genauigkeit von Barcodes |
3,9 Mio. ≥ |
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Erweiterungs-Schnittstelle |
NFC-Schnittstelle, 4G-Modulschnittstelle, Wifi (optional) |
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Ton& Lichtsystem |
Aufhelllicht mit LED-Technologie und 3-farbiges Aufforderungslicht, Unterstützung des Summers, des Lautsprechers |
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Kommunikationsschnittstelle |
RS232×1, Ethernet RJ45, USB-C Multifunktionsschnittstelle×1, Relais×1, RS485×1 |
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Firmwareupgrade |
Unterstützung von OTA-Upgrades, Unterstützung der Motherboard-Temperatur, SOC-Temperaturberichterstattung |
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ESD-Stufe |
Kontaktentladung ±4KV, Luftentladung ±8KV |
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RE-Niveau |
Entspricht der Norm GB 9254 KLASSE B |
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Vertrauen |
MTBF: 100.000 Stunden, Lebensdauer der Komponenten: mehr als 5 Jahre |
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ArbeiteUmwelt |
Temperatur: -20~50°C, Luftfeuchtigkeit: 5%~90% (keine Kondensation) |
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Umgebungsbedingungen |
RoHS-konform |
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Installation |
Unterstützt Desktop-, Wand- und Embedded-Installationen |
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Anwendbare Szenarien |
Typischer Beleuchtungsbereich für Innen- und Außenszenen: 0-100000 Lux (Beleuchtungsstärke) |
