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Prism SKR

Modell: 110-0200-50
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In Production
Die aktualisierte Prism™ SKR Software vereint Missionsausführung und intelligente Überwachung in einer einzigen, geschlossenen Autonomieplattform für geführte Waffensysteme. Es unterstützt plätschernde Munition, Lufteffekte (ALE), Gegen-UAS-Lösungen (C UAS), Attritables, Abscheider, intelligente Munition und sogar die letzten hundert Meter von Drohnenmissionen mit Erster-Person-Ansicht (FPV).

Prism SKR bietet einen geschlossenen Regelkreis, wahrnehmungsgesteuerte automatische Zielerkennung (ATR) und Autonomie mit fortschrittlicher Suche, 3D-Zielpunktauswahl und Geländeerkennung. Pixel Lock Targeting ermöglicht eine präzise, persistente Re-Identifikations (ReID)-Verfolgung durch Signaldegradation oder -verlust, wobei die Skalierung von unterstützter KI während der FPV-Übergabe bis hin zur vollständig autonomen Missionsausführung erfolgt. Domainspezifisches Missionsskripting ermöglicht es Betreibern, Missionen mit der Geschwindigkeit der Absicht zu planen und anzupassen, kombiniert mit Tools für große Sprachmodelle (LLM) wie GitHub Copilot. Die native Integration über ein QGroundControl-Plugin gewährleistet eine nahtlose Übernahme in bestehende Workflows und liefert schnellere Entscheidungen, mehr Vertrauen in die Mission und skalierbare Autonomie von der Aufgabe bis zur Ausführung.

Prism SKR wurde für OEMs (Original Equipment Manufacturers) entwickelt und wird effizient auf eingebetteten Plattformen mit geringer Leistung bereitgestellt, darunter NVIDIA® Orin™ und Teledyne FLIRs AVP, ein fortschrittliches Videoverarbeitungssystem auf Modul (SoM) basierend auf Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550. Boson®- und Neutrino®-Infrarot-(IR)-Kameramodule können zusammen mit vom Integrator ausgewählten sichtbaren Kameras über eine WOSA-(Wapon Open Systems Architecture)-konforme Schnittstelle integriert werden. Eine umfassende API und ein SDK ermöglichen Anpassung, Optimierung und Integration, was die Markteinführungszeit verkürzt und das Entwicklungsrisiko reduziert.

AUTONOME PRÄZISIONSZIELERFASSUNG

ATR-Suche, -Identifizierung, -Zustandsschätzung und -Lokalisierung des Zielpunkts

PRISM SOFTWARE-ÖKOSYSTEM

Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen mit Unterstützung der Werksintegration

FÜR INTEGRATOREN GEBAUT

Verringerung der Entwicklungskosten und -risiken und Verkürzung der Markteinführungszeit

Prism SKR: Zielerkennungs-zu-Tracking-Pipeline

1. SOLL-CUING

2. SOLL-ERKENNUNG

3. SOLL-ERKENNUNG

4. SOLL-HANDOFF/EINbindung

5. ZIELPUNKT-ERKENNUNG

6. AIMPOINT-VERFOLGUNG

Prism SKR - AI Scripting Interface

GESCHLOSSENER KREISLAUF, ATR- UND AUTONOMIEPLATTFORM

Vereinheitlicht Ausführung und intelligente Überwachung für mehr Vertrauen in die Mission

  • Unterstützung von Mission Scripting für KI-beschleunigte Entwicklung und Ausführung
  • Automatisierte Geländeplanung
  • Suche basierend auf Sensor, Höhe, Zieltyp und hinzugefügten Wegpunkten
  • Tag-Ziele für Bedienerbezeichnung oder autonome Beendigung

Prism SKR - 3D Aimpoints Interface

AUTONOME PRÄZISIONSZIELERFASSUNG

Echtzeit-Zielposition, Identifikation, Vertrauen und Bewegungsrichtung

  • Interaktive 3D-Zielpunktauswahl
  • Pixel Lock Targeting für präzises, dauerhaftes ReID-Tracking
  • Luft-zu-Masse-, Boden-zu-Luft-, Luft-zu-Luft- und Boden-zu-Masse-Betrieb
  • Akzeptiert IR- und EO-Bilder

FÜR INTEGRATOREN UND BETREIBER ENTWICKELT

Reduzierung von Entwicklungskosten und -risiken bei gleichzeitiger Bereitstellung einer bedienerorientierten Benutzererfahrung

  • QGroundControl-Plugin
  • Vollständige API und SDK
  • WOSA-konforme Schnittstellen zum Avioniksystem
  • Eingebettete NVIDIA- und Qualcomm-Prozessoren mit geringer Leistung

TECHNISCHE DATEN

Hardware-Anforderungen

NVIDIA Jetson Orin (NX, AGX)

Qualcomm QCS8550

System-RAM 16 GB Minimum 16 GB vereinheitlichter Speicher
Speicher NVMe SSD empfohlen
(Kapazität basierend auf Aufzeichnungsanforderungen)
Interner Speicher
(Kapazität basierend auf Aufzeichnungsanforderungen)
GPU-Speicher Gemeinsam mit dem System-RAM 16 GB vereinheitlichter Speicher

Benötigte Software

Betriebssystem JetPack 6.0 oder neuer Qualcomm Linux LE
Treiber Im JetPack (L4T) enthalten Qualcomm-spezifisch
CUDA CUDA 12.x oder neuer Entfällt
Docker Docker (JetPack-unterstützte Versionen) mit NVIDIA Container Runtime Nicht erforderlich (native Ausführung)
Container-Laufzeit NVIDIA Container Runtime als Standard-Laufzeit konfiguriert Keine

Verarbeitungsleistung

Bildfrequenz 30 FPS (Bilder pro Sek.) 30 BpS
CPU-Auslastung 17–23 % (typisch) ~20 % (geschätzt)

GPU-Auslastung

30–99 % (arbeitslastabhängig) ~25 %
DSP-Nutzung
Entfällt ~50 %
RAM-Nutzung (Durchschnitt) ~2,5 GB ~2,5 GB

Leistung und Wärme

Durchschnittliche Leistung (Durchschnitt)

11,3 W 4 W
Maximale Leistung (maximal) 14,8 W Noch offen
Betriebstemperatur (Durchschnitt)
52 °C Noch offen

ATR OBJEKTKLASSEN UND -FÄHIGKEITEN

Anwendung

Benutzerdefinierte Objektlisten aus >20.000 Objekttypen erstellen (vorhandene Beispiele)

Zivilluft Drohne und Helikopter
Ziviler Boden Kastentransporter, SUV, Jeep, Pickup, Limousine, Bus, Sattelschlepper, Flugzeug, Bagger, Muldenkipper, Mülltransporter, Mischertransporter, Transportwagen, Tier und Person
Zivile Seefahrt Motorboot/Speedboot/Skiff-Ruheboot/Kajak/Fischboot, Boy, Segelboot, Schlepper, Dinghy, Troller, Yacht, Kanu, Bassboot, Jetski, Skiboot, Pontonboot, Kabinenboot und Tanker
Militärischer Boden SA-6R, SA-6T, SA-8, SA-13, SCUD, SMERCH, T-72, T-14, T-62, T-80, T-90, BMP-2, BMP-3, BTR-70, BTR-80, BRDM-2, URAL-375, HMMWV, SA-11, SA-15 und SA-22
Militärische Seefahrt Schnellangriffsschiff, Flugzeugträger, Angriffsschiff, Zerstörer, littorales Kampfschiff, Legendenklassenschneider, Klassenauffüllöler, Hilfsschiff und Hilfsschiffe der Versorgungsklasse

ATR-Funktionen

Bedingungen

Objektgröße ~15 Pixel über alle
Tageszeit Tag oder Nacht
Ausführungszeit < 30 ms Suche und < 10 ms Referenzfahrt (NVIDIA Orin NX)
Sehwinkel 5° bis 60°
Objektorientierung 0° bis 360°

Resources & Support

Nachrichtenartikel und Whitepaper, die von Teledyne FLIR OEM-Experten verfasst wurden, um Sie bei der Integration Ihrer Teledyne FLIR OEM-Produkte zu unterstützen.

Für technische Fragen besuchen Sie unsere FAQ unter: flir.custhelp.com

Whitepaper

Überlegungen zum Design des Thermo-Infrarotsensors für die Gegen-UAS-Verteidigung

Weitere Informationen

Anwendungshinweis

A Guide on Cost-Effective Thermal Lens Integration: What to Know for Defense and Autonomous Vehicle Applications

Weitere Informationen

Die unten aufgeführten Assets werden von allen Modellen dieser Produktfamilie geteilt.

Prism SKR Datasheet

Datasheet

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Die Integration von Teledyne FLIR OEM Wärmebildkameramodulen ist mit unserer Bibliothek mit Anleitungsvideos und mehr einfacher denn je!

Deploying AI Object Detection, Target Tracking, and Computational Imaging on Embedded Processors
Introducing FLIR AVP
Integrate AI Decision Support with Prism AI
Guide to Image Signal Processing with Prism ISP
How to Optimize MWIR Performance and Computational Imaging to Simplify Integration

Kamera-Selektor-Tool

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