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Módulo
PRM-002/ Módulo de Reconocimiento de Huellas de la Palma y Venas
El módulo de reconocimiento de huellas de palma y venas de palma PRM-002 completa la autenticación de identidad biológica personal comparando e identificando los datos de huellas de palma y venas de palma con los datos de registro, y también admite el reconocimiento de códigos QR.
Este módulo utiliza una unidad de procesamiento ARM de alto rendimiento, con las características de velocidad de reconocimiento rápida, alta precisión y detección antifalsificación.
Se puede utilizar en puertas, control de acceso, asistencia, verificación de identidad, estaciones de peaje de autopistas, tiendas y cobro de pagos de autobuses.
Compartir:
- FAR (tasa de reconocimiento falso< 1/100 millones; FRR (tasa de rechazo) < 1/10.000
- GPU de cuatro núcleos integrada y NPU de alto rendimiento, la velocidad de reconocimiento de la palma de la mano es inferior a 450 ms;
- Admite hasta 2 GB de memoria LPDDR4 y 16 GB de almacenamiento EMMC;
- Bajo consumo de energía, diseño no poroso para disipación de calor pasiva, resistente al polvo y al agua IP54
- Admite escaneo rápido de códigos QR en 45 ms (código QR de 450 bytes), el sensor de imagen de ángulo de visión amplio escanea el código;
- Admite la autodetección de objetos, el reconocimiento de objetos y el ajuste automático de la luz de relleno de detección;
- Amplia gama de aplicaciones: se puede adaptar a varios tipos de puertas y se puede utilizar en varios escenarios.
Artículo |
Parámetros técnicos |
PSuministro de agua |
DC12V 30W (máx.) |
CPU |
ARM Cortex-A7 de 32 bits de cuatro núcleos, MCU RISC-V, con una frecuencia de hasta 1,5 GHz |
GPU |
ARM Mali-G610 MP4 de cuatro núcleos |
NPU (Unidad Nacional de Acción |
Rendimiento informático de hasta 2.0TOPs |
Memoria& sToraje |
Admite hasta 2 GB de memoria LPDDR4 y 16 GB de almacenamiento EMMC (estándar 1 + 8 GB) |
Cámara |
Cámara RGB + IR, admite un rápido control de exposición AE |
PalmarFunción de cognición |
Sensor de detección de distancia incorporado, rango de distancia de 5 cm ~ 12 cm para deslizar la palma de la mano Admite el reconocimiento de escenas, como la luz oscura y la luz de fondo, y admite el reconocimiento completo de 360 grados |
Capacidad de reconocimiento de la palma de la mano |
La tasa de reconocimiento falso (FAR, por sus siglas en inglés) es inferior a 1 en 100 millones; La FRR (tasa de rechazo) es inferior a 1 en 10.000 |
Lectura de códigos |
Código unidimensional, código bidimensional QRCODE, DATAMATRIX, etc. |
Tiempo medio de decodificación |
35 ms (código QR de 300 bytes); 45 ms (código QR de 450 bytes) |
Precisión del código de barras |
≥3.9 mil |
Interfaz de extensión |
Interfaz NFC, interfaz de módulo 4G, Wifi (opcional) |
Sonido& Sistema de iluminación |
Luz de relleno con tecnología LED y luz de aviso de 3 colores, zumbador de soporte, altavoz |
Interfaz de comunicación |
RS232×1, Ethernet RJ45, interfaz multifunción USB-C×1, relé×1, RS485×1 |
Firmwareupgrade |
Admite actualización OTA, temperatura de la placa base, informes de temperatura SOC |
Nivel de ESD |
Descarga de contacto ±4KV, descarga de aire ±8KV |
Nivel RE |
Cumple con la norma GB 9254 CLASE B |
Confianza |
MTBF: 100.000 horas, vida útil de los componentes: más de 5 años |
Trabajoemedio ambiente |
Temperatura: -20 ~ 50 °C, humedad: 5% ~ 90% (sin condensación) |
Especificaciones medioambientales |
Cumple con RoHS |
Instalación |
Admite instalación de escritorio, montada en la pared e integrada |
Escenarios aplicables |
Rango de iluminación típico para escenas interiores y exteriores: 0-100000 lux (iluminancia) |