1

机器视觉边缘计算平台

国产

3

台

模块需搭载不低于1080P工业级AI宽动态摄像头

36000.00

34200.00

否

2

自动驾驶边缘计算平台

国产

2

台

提供4路不低于1:90减速直流电机，支持霍尔感应测速

60000.00

57000.00

是

3

移动控制器

国产

2

台

内存≥32G

30000.00

28500.00

否

4

可视化眼镜

国产

2

台

虚拟屏幕尺寸≥120英寸

5000.00

4750.00

否

5

穿越遥感VR控制器

国产

3

台

屏幕分辨率≥1080P

6000.00

5700.00

否

6

VR无人机套装

国产

3

台

最大上升速度≥5米/秒

12000.00

11400.00

否

1

详见“指标要求”

基础技术指标

1、总体要求：

★1.1、本实验平台由边缘计算主机、拓展模块、产业应用套件等部分组成，每个设备可独立使用，具备磁吸附连接进行组合，方便维护等特性。

▲1.2、产业应用套件具备磁吸附连接和供电功能，集成电源保护电路，电源反向接入能够自动断开供电。（提供视频演示）

★1.3、边缘计算主机内置人工智能中间件引擎，集成AI系统运行环境、图像/视频算法库、神经网络算法库、智能硬件资源库。接入通讯协议开放，平台提供二次开发接口。

★1.4、提供在线的产业应用套件物元仿真软件，各种感知、控制、安防等产业设备的功能模拟，内置规则、文件数据、自定义函数等多种数据产生方式。能够支持至少6种不同无线通信设备的模拟，支持设备类型、设备IEEE地址、设备网络拓扑等数据的仿真，数据能够接入到设备内置的人工智能中间件使用。

2、边缘计算主机：

★2.1、主控采用国产CPU，不低于六核ARM异构处理器，主频不低于1.8GHz不低于四核GPU，不低于4GB RAM，不低于16GB EMMC，不低于32G TF卡。

★2.2、边缘计算主机必须采用铝合金一体化的结构，集成≥10英寸触摸液晶屏、控制主板，分离式设计，可独立使用。

★2.3、无线单元：2.4G和5G双频Wi-Fi、BLE4.0、LoRa和LoRaWAN、ZigBee。

★2.4、外设单元：千兆网卡、OTG、USB 3.0 Host*2、USB 2.0 Host*4、USB Debug UART、RS232、RS485、HDMI、14PIN外设扩展接口。

★2.5、提供Python、OpenCV等人工智能基础组件，具备图像采集、图像转换、特征提取等图像处理功能；提供JieBa、HanLP、PocketSphix、PyAudio等组件，具备中文分词、词性标注、语音识别、语音合成、文本相似度分析等自然语言处理功能。

★2.6、提供TensorFlow、Keras和PyTorch框架，提供NCNN、PaddleLite、MNN、RKNN等嵌入式边缘计算推理框架，提供VGG、ResNet、SSD、YOLOv3等深度学习图像识别模型。

★2.7、边缘计算主机内置人工智能中间件框架的机器视觉、自然语言、边缘智能等应用，包含开源的算法、模型、应用组件，能通过HTTPS域名远程运行，提供不低于70个案例，包括：图像基础、图像应用、深度学习、自然语言、云边应用、边缘智能等。

▲2.8、边缘计算主机具备唯一的域名，能够远程WEB桌面登陆，https安全远程访问网关摄像头，帮助用户进行故障跟踪及调试、界面同步操作指导等远程协助功能。

★2.9、内置自动驾驶应用框架，包括雷达导航、电子地图、路径规划、主动避障等组件，提供人车协同、车路协同、车车协同、车物协同应用。

▲2.10、边缘计算主机至少支持ZigBee、LoRa、Wi-Fi等传感网设备的接入，能够显示异构网络拓扑图。数据能够接入到设备配套云平台和至少一种行业云平台进行数据交互应用。

3、拓展模块：

3.1、AI高清摄像头模块

▲3.1.1、模块需搭载不低于1080P工业级AI宽动态摄像头。

▲3.1.2、模块需不低于125度广角镜头焦距，支持自动聚焦。

▲3.1.3、模块需提供唯一域名网络视频远程传输功能，AI视觉图像视频捕捉处理功能。

3.2、AI麦克风阵列模块

▲3.2.1、不低于6路麦克风阵列。

▲3.2.2、不低于RISC-V 双核64位处理器，具备卷积人工神经网络硬件加速器KPU,可高性能进行卷积人工神经网络运算。

▲3.2.3、具备机器听觉能力和语音识别能力，内置语音处理单元（APU）。

★3.2.4、模块提供oLED屏，能够显示音频频谱图。

4、智能套件：

▲4.1、智能设备：提供智能无线控制设备，磁吸合供电。包含：感知智能设备（无线模块、温湿度、光照度、大气压力、三轴姿态、红外测距、空气质量），控制智能设备（无线模块、风扇、步进电机、蜂鸣器、RGB和LED、继电器），安防智能设备（无线模块、火焰、燃气、光栅、人体红外、振动、磁场），复合智能设备（无线模块、oLED、数码管、五位开关、UHF RFID、ETC电机栏杆、125K和13.56M RFID、oLED屏、继电器）。

▲4.2、智慧家居系统案例：基于AI中间件技术，实现通过手势识别交互、语音识别交互控制家居各种设备，提供包括算法、模型、应用全套源代码，支持应用发布到互联网远程操作。

▲4.3、智慧门禁系统案例：基于AI中间件技术，实现人脸识别、射频识别、密码识别等多种方式开锁，同时对非法操作拍照报警，提供包括算法、模型、应用全套源代码，支持应用发布到互联网远程操作。

▲4.4、智能安防应用案例：基于AI中间件技术，实现博物馆内文物的保护，利用视觉识别实现人体监测、火情监测、文物监测等算法和应用，提供包括算法、模型、应用全套源代码，支持应用发布到互联网远程操作。

▲4.5、智慧停车系统案例：基于AI中间件技术，实现停车场内无人值守停车管理，利用视觉识别实现车牌识别、车辆属性识别等算法和应用，提供包括算法、模型、应用全套源代码，支持应用发布到互联网远程操作。

▲4.6、辅助驾驶系统案例：基于AI中间件技术，实现通过手势识别、语音识别进行车机系统的交互，同时能够对驾驶人员的危险驾驶行为进行视频监测，提供包括算法、模型、应用全套源代码，支持应用发布到互联网远程操作。

▲4.7、健康防疫系统：基于AI中间件技术，实现无人值守防疫检测站系统，内容包括提供人体识别、口罩识别、体温测量、健康码识别、核酸结果识别等，包括算法、模型、应用、APP全套源代码，支持应用发布到互联网远程操作。

5、课程资源：

▲5.1、平台需提供配套课程的实验教学资源，满足人工智能技术的实验教学，提供完整的教学大纲。

5.2、提供的配套实验课程：

▲5.2.1、机器视觉应用技术：图像基础算法（图像采集、图像标记、图像转换、图像变换、图像边缘检测、形态学变换、图像轮廓、直方图、模块匹配、霍夫变换、梯度变换、图像矫正、图像添加水印、图像噪点消除）、图像基础应用（颜色识别、形状识别、数字识别、二维码识别、人脸检测、人脸关键点、人脸识别、目标追踪）、深度学习应用（人脸检测、人脸属性、口罩识别、人脸识别、手势识别、行人识别、人体姿态、车辆检测、车牌识别、交通标志识别）、百度云边应用（车辆识别、人体识别、手势识别、人脸识别、数字识别、文字识别、语音识别、语音合成）。

▲5.2.2、自然语音语言应用技术：语言处理基础（中文分词、词性标注、句法分析、语义分析）、语言处理应用（文本信息提取、文本分类、文本排重、文本摘要、文本主题分析、文本情感分析）、语音处理应用（语音特征提取、语音环境降噪、声纹识别、语音识别、语音情感识别、语音合成、语音风格模拟）、百度云边应用（文本内容识别、短文本相似度、文本纠错应用、文本情感分析、文本安全审核、对话情绪识别、文章标签提取、文章分类应用、文本翻译应用、语音识别、语音合成）、深度学习应用（机器智能问答、机器智能翻译、用户意图识别）。

▲5.2.3、边缘计算应用技术：边缘计算框架（边缘框架认知、边缘算法开发、边缘硬件开发、边缘应用开发）、边缘模型开发（数据采集标注、模型训练验证、NCNN和RKNN模型推理验证、NCNN和RKNN模型接口开发、模型算法开发）、边缘计算应用（人脸开关闸机、人体入侵监测、手势开关风扇、视觉火情监测、视觉车牌显示、视觉智能抄表、语音窗帘控制、语音环境播报）、边缘计算案例（基于语音和手势交互的智慧家居系统、基于人脸和RFID和密码识别的智慧门禁系统、基于火情和人体和文物保护识别的智慧安防系统、基于车牌识别和车辆属性识别的智慧停车系统、基于人体识别和口罩识别和体温测量和核酸结果识别的健康防疫系统、基于语音交互和手势交互和危险驾驶行为识别的辅助驾驶系统）。

▲5.2.4、嵌入式Linux基础开发：嵌入式Linux系统基础（认识嵌入式系统、Linux开发环境、Linux开发工具、Linux编译工具）、嵌入式Linux系统移植（u-boot启动代码、Linux内核、Linux文件系统、ubuntu嵌入式系统）、Linux系统应用编程（Linux文件与多任务编程、Linux网络编程、Linux数据库、嵌入式Boa服务器）、Linux系统驱动开发（Linux驱动程序基础、ADC与PWM设备驱动、IIC设备驱动开发、块设备驱动开发、网络设备驱动开发）。

▲5.2.5、嵌入式Linux应用开发：QT开发环境（开发工具、HelloQT）、QT开发基础（对象、信号和槽、事件机制、线程和进程、进程间通信）、QT开发控件（基础控件、窗口控件、对话框、自定义控件）、QT开发进阶（串口、TCP和UDP、HTTP、MQTT、智能监控）。

▲5.2.6、嵌入式Linux项目开发：工业测试系统（综合测试系统、工业测试系统）、扬尘检测系统（Web服务器移植、城市扬尘监测系统）、安防监控系统（USB网络摄像头、安防监控系统）、物联网网关系统（智云网关协议分析、智能网关数据服务、智能网关M2M服务）、车牌识别系统（OpenCV视频采集、中文车牌识别算法、车牌识别应用设计）、智能视觉系统（AI行人检测设计、AI姿态检测设计、AI人脸检测设计、AI人脸识别设计）。

1、技术要求响应/偏离表；

2、提供产品演示视频佐证▲1.2条。以播放视频形式进行演示，供应商自行录制软件功能演示视频并拷贝至U盘，演示视频U盘不退。 U盘在响应截止时间前递交至采购代理机构，逾期不予接收。

1

详见“指标要求”

基础技术指标

1、总体要求：

★1.1、本实验平台由驾驶平台、边缘计算主机、拓展模块等部分组成，采用全开放式的硬件结构，方便教学理解和认知。

★1.2、提供自动驾驶软件平台，支持真实智慧交通场景一致的3D虚拟场景、虚拟车仿真，实现电子地图的创建、车辆定位、UWB定位、路径搜索及轨迹显示，自主导航和无人驾驶。

★1.3、边缘计算主机内置人工智能中间件引擎，集成AI系统运行环境、图像/视频算法库、神经网络算法库、智能硬件资源库。人工智能中间件平台接入通讯协议开放，平台提供二次开发接口，

★1.4、提供在线的智慧交通设施物元仿真软件，各种感知、控制、安防等设备的功能模拟，内置规则、文件数据、自定义函数等多种数据产生方式。能够支持至少6种不同无线通信设备的模拟，支持设备类型、设备IEEE地址、设备网络拓扑等数据的仿真，数据能够接入到设备内置的人工智能中间件使用。

★1.5、提供人车路物协同软件平台，采用BS架构开发，提供车辆管理、设施管理（停车位、交通灯）、任务调度（导航、取货、送货）、算力切换（CPU、NPU）、交规切换、电子地图、车辆轨迹、车辆数据、交通灯实时识别等功能。

2、驾驶平台：

★2.1、车体不低于320mm*240mm*300mm，钢板支撑结构，麦克纳姆轮式驾驶底盘，自适应悬挂支持全地形越野。

★2.2、主控采用性能不低于Cortex-M4处理器，12V锂电池供电，不低于5000mAh。

★2.3、提供4路不低于1:90减速直流电机，支持霍尔感应测速。

★2.4、提供惯性导航单元（IMU），集成有3轴陀螺仪、3轴加速度计和3轴磁力计，提供车体方向和角速度精准测量。

★2.5、提供不低于4路超声波距离探测传感器，范围：0~7m，能够实现防碰撞监测。

★2.6、提供气体TVOC（0~1000ug/m3）、光照（0~18000Lux）、温度（-40.0~70.0°C）、湿度（0~100.0%RH）、大气压力（80.0~120.0kPa）等传感器，能够实现环境数据的精准测量。

★2.7、提供燃气（0~1000ug/m3）等安防监测传感器，支持数据超标报警。

★2.8、提供低功耗 Wi-Fi，支持AP和STA模式，支持运维人员对设备远程进行参数配置、无线固件升级、数据调试和AT命令操作。

★2.9、提供驱控板硬件原理图、源代码、实验课程，提供ARM仿真器及配线。

3、边缘计算主机：

★3.1、主控采用国产CPU，不低于六核ARM异构处理器，不低于四核GPU，不低于4GB RAM，不低于16GB EMMC，不低于32G TF卡。

★3.2、边缘计算主机必须采用铝合金一体化的结构，集成≥10英寸触摸液晶屏、控制主板，14PIN外设扩展接口，分离式设计，可独立使用。

★3.3、无线单元：2.4G和5G双频Wi-Fi、BLE4.0、LoRa和LoRaWAN、ZigBee。

★3.4、外设单元：千兆网卡、OTG、USB 3.0 Host*2、USB 2.0 Host*4、USB Debug UART、RS232、RS485、HDMI。

★3.5、边缘计算主机提供ROS操作系统,内置自动驾驶应用框架，包括雷达导航、电子地图、路径规划、主动避障等组件，提供人车协同、车路协同、车车协同、车物协同应用。

★3.6、提供Python、OpenCV等人工智能基础组件，具备图像采集、图像转换、特征提取等图像处理功能；提供JieBa、HanLP、PocketSphix、PyAudio等组件，具备中文分词、词性标注、语音识别、语音合成、文本相似度分析等自然语言处理功能。

★3.7、边缘计算主机内置人工智能中间件框架的机器视觉、自然语言、边缘智能等应用，包含开源的算法、模型、应用组件，能通过HTTPS域名远程运行，提供不低于70个案例，包括：图像基础、图像应用、深度学习、自然语言、云边应用、边缘智能等。

★3.8、边缘计算主机具备唯一的域名，能够远程WEB桌面登陆，https安全远程访问网关摄像头，帮助用户进行故障跟踪及调试、界面同步操作指导等远程协助功能。

★3.9、边缘计算主机至少支持ZigBee、LoRa、Wi-Fi等传感网设备的接入，能够显示异构网络拓扑图。数据能够接入到设备配套云平台和至少一种行业云平台进行数据交互应用。

4、拓展模块：

4.1、AI高清摄像头模块

▲4.1.1、模块需搭载不低于1080P工业级AI宽动态摄像头。

▲4.1.2、模块需不低于125度广角镜头焦距。

▲4.1.3、模块需提供唯一域名网络视频远程传输功能，AI视觉图像视频捕捉处理功能。

4.2、激光雷达构图仪

▲4.2.1、通过激光雷达感知完成SLAM定位、测距和避障，实现2D平面点云地图信息。

▲4.2.2、无刷电机：高精度无刷电机，无噪音，寿命长达5000小时。

▲4.2.3、高速测距：不低于16米半径测距，不低于8-15hz可调扫描频率，不低于8000次/秒，进行360度全方位扫描获取平面点云地图信息。

▲4.2.4、双波段通讯，测量分辨率不低于0.25mm，测量精度不低于1%@16m,可识别黑色物体。

4.3、多维景深摄像头

▲4.3.1、通过立体视觉感知完成图像处理。

▲4.3.2、深度视场不低于91x65x100℃.

▲4.3.3、RGB相机分辨率、帧率、视场不低于1080p@30fps。

▲4.3.4、深度输出分辨率和帧率不低于1280x720。

▲4.3.5、深度距离约0.3m~10m。

▲4.3.6、接口：USB 3.0。

4.4、多自由度机器臂

▲4.4.1、 6个高寿命串行总线舵机，角度控制精度不低于0.24°，参数掉电保存。

▲4.4.2、舵机支持位置、电压、温度等数据的反馈。

▲4.4.3、ROS Moveit运动学规划和执行，末端控制，视觉抓取。

▲4.4.4、机器人操作系统ROS Kinetic。

5、自动驾驶软件系统

5.1、自动驾驶软件平台

★5.1.1、地图系统：基于真实的智慧城市交通场景实现电子地图的创建、坐标转换、车辆定位、应用显示。

★5.1.2、路径规划：支持交通地图的道路交规设计、关键点标注，内置高效的开源路径规划算法，设计最优路线和行驶规则。

★5.1.3、雷达导航：通过雷达、惯导、视觉等硬件融合技术，基于规划的路径进行智能导航、智慧避障、智慧停车。

★5.1.4、虚拟仿真：提供与真实智慧城市交通场景一致的3D虚拟场景、虚拟车、虚拟雷达传感器，能够模拟真实的车辆、场景环境和数据联动，支持应用的联调和算法的验证。

★5.1.5、数据节点：支持发布和订阅交通设施、智能车数据，接入到设备配套的云平台，基于云平台接口进行远程应用的开发。

★5.1.6、智能视觉：基于人工智能中间件框架的深度学习Ai应用和边缘推理应用，实现Web应用层调用车载摄像头进行实时视频预览、计算、分析和识别。

★5.1.7、任务调度：为人车协同、车路协同、车车协同、车物协同提供任务调度接口，支持应用层完成车辆导航、取货、送货等任务的发布和执行。

5.2、车车协同软件平台

★5.2.1、基于智慧城市平台的交通地图，实现无人车编队、车车通信等应用场景，能够实现编队内车辆语音聊天、车辆数据和轨迹共享等功能。

★5.2.2、支持真实场景和真实车、仿真场景和仿真车或者混合场景下的多车运行。

★5.2.3、基于自动驾驶软件平台的应用系统，运用自主规划路径、智能交规、智能避障、红绿灯智能识别等算法实现车辆的无人驾驶。

★5.2.4、服务端：采用BS架构开发，提供车辆管理、设施管理（停车位、交通灯）、任务调度（导航、取货、送货）、算力切换（CPU、NPU）、交规切换、电子地图、车辆轨迹、车辆数据、交通灯实时识别等功能。

★5.2.5、客户端：采用Android应用，提供扫码登录、电子地图、车辆轨迹（群组所有车辆轨迹）、车辆数据（群组所有车辆数据）、车辆视频、语音消息、聊天记录、群组聊天等内容。

★5.2.6、提供线上BS架构停车位、红绿灯、车位锁硬件物元仿真软件，可替代交通设施硬件完成软件的联调和功能验证。

5.3、车路协同软件平台

★5.3.1、基于智慧城市平台的交通地图，实现无人车停车运营应用场景，能够实时查看停车场车位信息，自动预定空闲车位停车并自动缴费。

★5.3.2、支持真实场景和真实车、仿真场景和仿真车或者混合场景下的多车运行。

★5.3.3、基于自动驾驶软件平台的应用系统，运用自主规划路径、智能交规、智能避障、红绿灯智能识别等算法实现车辆的无人驾驶。

★5.3.4、服务端：采用BS架构开发，提供车辆管理、设施管理（停车位、交通灯）、任务调度（导航、取货、送货）、算力切换（CPU、NPU）、交规切换、电子地图、车辆轨迹、车辆数据、交通灯实时识别等功能。

★5.3.5、客户端：采用Android应用，提供扫码登录、电子地图、车辆轨迹、车辆数据、车辆视频、车位预定、开关车锁、自动缴费、停车记录等内容。

★5.3.6、提供线上BS架构停车位、红绿灯、车位锁硬件物元仿真软件，可替代交通设施硬件完成软件的联调和功能验证。

5.4、车人协同软件平台

★5.4.1、基于智慧城市平台的交通地图，实现无人出租车运营应用场景，能够自主抢单去乘客位置接客，通过自主导航送达目的地并自动缴费。

★5.4.2、支持真实场景和真实车、仿真场景和仿真车或者混合场景下的多车运行。

★5.4.3、基于自动驾驶软件平台的应用系统，运用自主规划路径、智能交规、智能避障、红绿灯智能识别等算法实现车辆的无人驾驶。

★5.4.4、服务端：采用BS架构开发，提供车辆管理、设施管理（停车位、交通灯）、任务调度（导航、取货、送货）、算力切换（CPU、NPU）、交规切换、电子地图、车辆轨迹、车辆数据、交通灯实时识别等功能。

★5.4.5、客户端：采用Android应用，提供扫码登录、电子地图、车辆轨迹、车辆数据、车辆视频、呼叫车辆、最优派单、自动缴费、打车记录等内容。

★5.4.6提供线上BS架构停车位、红绿灯、车位锁硬件物元仿真软件，可替代交通设施硬件完成软件的联调和功能验证。

5.5、车物协同软件平台

▲5.5.1、基于智慧城市平台的交通地图，实现无人车送货调度应用场景，能够自主接单去指定位置取货，通过深度相机进行货物识别和坐标计算，控制机械臂进行物品抓取，送达指定目的地并自动缴费。

▲5.5.2、支持真实场景和真实车、仿真场景和仿真车或者混合场景下的多车运行。

▲5.5.3、基于自动驾驶软件平台的应用系统，运用自主规划路径、智能交规、智能避障、红绿灯智能识别等算法实现车辆的无人驾驶。

▲5.5.4、服务端：采用BS架构开发，提供车辆管理、设施管理（停车位、交通灯）、任务调度（导航、取货、送货）、算力切换（CPU、NPU）、交规切换、电子地图、车辆轨迹、车辆数据、交通灯实时识别等功能。

▲5.5.5、客户端：采用Android应用，提供扫码登录、电子地图、车辆轨迹、车辆数据、车辆视频、呼叫车辆、最优派单、智能抓取、货物识别、自动缴费、送货记录等内容。

▲5.5.6、提供线上BS架构停车位、红绿灯、车位锁硬件物元仿真软件，可替代交通设施硬件完成软件的联调和功能验证。

6、课程资源：

▲6.1、平台需提供配套课程的实验教学资源，满足人工智能技术的实验教学，提供完整的教学大纲。

6.2、提供的配套实验课程：

▲6.2.1、机器人控制技术：机器人系统结构（机器人组成、机器人组装、机器人操控）、机器人传感系统（环境感知、避障感知、状态感知、通信系统）、机器车控制算法（运动部件、运动控制、运动算法）、机器臂控制算法（运动部件、运动控制、运动算法）、机器人综合应用。

▲6.2.2、机器人操作系统：机器人系统基础（安装部署、工程管理、话题组件、服务组件、坐标变换、分布式通信）、机器人硬件系统（驱控节点、运动控制、传感采集、雷达感知、视觉感知）、机器人仿真系统（仿真环境、机器人建模、机器人仿真、机器人联动）、机器人导航系统（创建地图、探索建图、自主导航、定点导航、定位技术、避障技术）、机械臂控制系统（机械臂建模、机械臂配置、机械臂仿真、机械臂联动）、机器人综合案例（机器人应用交互、机器人数据标注、机器人视觉识别、机器人视觉抓取）。

▲6.2.3、自动驾驶应用技术：自主导航技术（创建地图、探索建图、自主导航、定点导航）、智能驾驶技术（电子地图、路径搜索、路径执行、车联通信、任务调度）、智能感知技术（定位技术、避障技术、传感技术、视觉技术、语音技术）、V2X协同技术（车车协同、车人协同、车路协同、车物协同）。

技术要求响应/偏离表

1

详见“指标要求”

基础技术指标

★1、CPU：内核数≥16，性能核数≥6，能效核数≥8，低功耗高效内核数≥2，线程数≥22，性能核基本频率≥1.4GHz，能效核基本频率≥900MHz，低功耗高效内核基本频率≥700MHz，基础功耗≤28W，最小保证功率≤20W，最大保证功率≥65W，最大内存≥96GB，最大内存通道数≥2。

★2、内存≥32G。

★3、硬盘≥1TB SSD。

★4、屏幕≥2K。

★5、附件：会声拓展坞音箱、小红点蓝牙无线无线双模键盘、蓝牙鼠标、超薄蓝牙音箱、Type-C桌面扩展坞、口红电源、电脑包。数量均为1件。

技术要求响应/偏离表

1

详见“指标要求”

基础技术指标

★1、虚拟屏幕尺寸≥120英寸。

★2、屏幕色彩≥90% DCI-P3或108% sRGB。

★3、屏幕类型：Micro OLED。

★4、分辨率≥1920 * 1080。

★5、刷新率≥60Hz。

★6、角分辨率PPD≥49。

★7、入眼亮度≥480尼特。

技术要求响应/偏离表

1

详见“指标要求”

基础技术指标

★1、屏幕分辨率≥1080P；

★2、最大亮度≥700尼特；

★3、屏幕刷新率≥100Hz；

★4、支持解码格式：H.264和H.265；

★5、最大图传距离≥10公里（FCC）；

★6、续航（飞行场景下）：约120分钟；

★7、屈光度调节范围：远视200度至近视800度。

技术要求响应/偏离表

1

详见“指标要求”

基础技术指标

★1、可折叠。

★2、最大上升速度≥5米/秒。

★3、最大下降速度≥5米/秒。

★4、最大水平飞行速度≥16米/秒。

★5、最大起飞海拔高度≥4000米。

★6、最长飞行时间≥34分钟。

★7、最长悬停时间≥30分钟。

★8、最大续航里程≥18公里。

★9、最大抗风速度≥10.7米/秒。

★10、工作环境温度：-10℃至40℃。

★11、卫星导航系统：GPS+Galileo+BeiDou

★12、图片格式：JPEG/DNG（RAW）；

★13、视频格式：MP4/MOV（H.264/H.265）。

★14、工作频段：2.400 GHz 至 2.4835 GHz，5.725 GHz 至 5.850 GHz。

★15、遥控器带屏幕。

★16、可与穿越遥感VR控制器搭配使用。

技术要求响应/偏离表