INDEMIND更新双目视觉惯性模组 业界首款支持200FPS图像获取
众所周知，自动驾驶、动作捕捉等场景非常依赖双目立体相机采集图像、位姿信息的清晰度、丰富度，单位时间内双目相机提供的信息越多，越有利于相关场景的算法追踪及定位，降低算法开发难度。
正因如此，为了满足不同场景使用需求，提升产品适用性，国内新锐计算机视觉技术提供商indemind更新了旗下双目惯性模组的驱动程序，本次更新中，模组开始支持1280*800@50fps、1280*800@100fps、640*400@100fps、640*400@200fps 4档不同帧率的图像输出模式，最大程度上满足了用户的不同帧率需求。
此前，indemind双目视觉惯性模组主要用于视觉slam、室内外导航避障相关的计算机视觉技术研究，或无人机、机器人、ar/vr等相关产品部署搭建。该模组采用了“摄像头+imu“多传感器融合架构，内置微秒级时间同步机制，摄像头与imu传感器优势互补，是目前位姿精度更高、环境适应性更强、动态性能更稳定、成本更低的slam研究硬件方案，既可以提供高精度、低成本的数据采集支持，也可运用内置自研slam做为导航定位模块快速搭建部署产品。
本次驱动更新后，indemind双目视觉惯性模组将成为业内首款支持200fps图像获取的双目惯性相机，满足了自动驾驶、动作捕捉、无人机等领域对双目相机的高速图像采集需求，极大降低相应算法追踪难度，并可满足高速slam算法（如车载）的定位和建图数据需求。
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正因如此，为了满足不同场景使用需求，提升产品适用性，国内新锐计算机视觉技术提供商indemind更新了旗下双目惯性模组的驱动程序，本次更新中，模组开始支持1280*800@50fps、1280*800@100fps、640*400@100fps、640*400@200fps 4档不同帧率的图像输出模式，最大程度上满足了用户的不同帧率需求。
此前，indemind双目视觉惯性模组主要用于视觉slam、室内外导航避障相关的计算机视觉技术研究，或无人机、机器人、ar/vr等相关产品部署搭建。该模组采用了“摄像头+imu“多传感器融合架构，内置微秒级时间同步机制，摄像头与imu传感器优势互补，是目前位姿精度更高、环境适应性更强、动态性能更稳定、成本更低的slam研究硬件方案，既可以提供高精度、低成本的数据采集支持，也可运用内置自研slam做为导航定位模块快速搭建部署产品。
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