# Qual câmera eu quero utilizar? # Qual câmera eu quero utilizar? --- A primeira pergunta que devemos fazer quando escolher uma câmera ou um co-processador é "o quê eu quero que ela faça?" ### AprilTags Na escolha de um sistema para trabalhar com AprilTags, é importante considerar fatores como: **desempenho em tempo real** e **integração com o robô**. #### Comparação de soluções para Detecção de AprilTags
**Solução****Prós****Contras**
**Limelight 4 com o Hailo-8**- Localização de AprilTags Acelerada pelo Hailo (2x-3x mais rápida que a localização de AprilTags em CPU) - Projetada para a detecção de AprilTags - IMU interno para algoritmo de estimação de posição - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Algoritmos de estimação de posição da Limelight - Câmera monocromática (não enxerga cores)- Investimento mais alto - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
**Limelight 4**- IMU interno para algoritmo de estimação de posição - Projetada para a detecção de AprilTags - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Maior poder de processamento - Algoritmos de estimação de posição da Limelight - Câmera monocromática (não enxerga cores)- Investimento mais alto - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
**Limelight 3G**- Projetada para a detecção de AprilTags - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Excelente desempenho em baixa luz - Algoritmos de estimação de posição da Limelight - Câmera monocromática (não enxerga cores)- Limitada a tarefa de deteção de Apriltag - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
**Limelight 3**- Desempenho extremamente confiável - Mesmos algoritmos de estimação de posição da Limelight 3G- Menos poder de processamento que a versão 3G para Apriltags - Não foi criada especificamente para detecção de Apriltags - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight - FOV um pouco menor que a 3G
**Orange PI 5 com PhotonVision**- Extremamente versátil Suporta até 3 Câmeras fazendo detecção ao mesmo tempo - Podem ser utilizadas câmeras monocromáticas- Configuração mais complexa - Requer otimização manual para melhor desempenho.
#### Detalhes das Soluções - **Limelight 4**: - Solução mais recente da Limelight - Tem como objetivo, corrigir erros que a 3G tinha e aumentar o processamento - Tem a opção de comprar junto com o Hailo-8, que trás 2x-3x mais processamento, além de features de machine learning - **Limelight 3G**: - Otimizada para tarefas como detecção de AprilTags e alinhamento automático. - Inclui hardware robusto e software especializado para processamento de Apriltags para estimativa de posição - Ideal para equipes que buscam uma solução completa e de fácil implementação. - **Limelight 3**: - Modelo anterior à 3G - Oferece suporte confiável para detecção de AprilTags com desempenho sólido e outras funcionalidades de detecção oferecidas pela Limelight - Excelente para equipes que desejam um equilíbrio entre custo e funcionalidade - **Orange PI 5 com PhotonVision**: - Uma solução flexível que a Orange PI para executar o PhotonVision. - Suporta uma ampla variedade de câmeras, permitindo personalização conforme a necessidade. - Requer mais conhecimento técnico, mas é uma opção poderosa e mais em conta - **No caso das Apriltags**, você pode utilizar outros Co-processadores para essa detecção, porém a performance é sacrificada. - Cheque a [lista de desempenho](https://docs.photonvision.org/en/latest/docs/hardware/selecting-hardware.html) de Câmeras e Co-processadores feita pelo time da PhotonVision ### Detecção de Objetos A detecção de objetos é um recurso importante para robôs na FRC, especialmente quando se trata de identificar e rastrear game pieces, obstáculos e outras entidades no campo. Utilizando algoritmos baseados em redes neurais e processamento de imagens, os sistemas de detecção de objetos podem trazer precisão e rapidez às ações do robô.
**Sistema****Prós****Contras**
**Limelight 4 com o Hailo-8**- Detecção de objeto com YoloV8 na Hailo-8 em 80FPS - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Algoritmos de estimação de posição da Limelight - Câmera monocromática (não enxerga cores)- Investimento mais alto - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
**Limelight 4**- Detecção de Objetos com MobileNet na CPU a 20 FPS - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Maior poder de processamento - Algoritmos de estimação de posição da Limelight- Investimento mais alto - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
**Limelight 3 com Google Coral**- Integração nativa com redes neurais prontas ou customizáveis - Pipelines Python customizáveis - Fácil configuração.- Utiliza apenas 1 câmera
**PhotonVision com Orange Pi 5/5+**- Suporte a redes neurais avançadas distribuidas pelo time da Photonvision - Suporta até 3 câmeras fazendo detecção- Configuração técnica necessária.
#### Detalhes das Soluções - **Limelight 4**: - Solução mais recente da Limelight - Tem a opção de comprar junto com o Hailo-8, acelerador de machine learning similar ao Google Coral porém mais poderoso - 2x mais processamento que a 3 - - **Limelight 3 com Google Coral** - Suporte a detecção de objetos utilizando redes neurais. - Integração nativa com o **Google Coral** via USB - USB 3.0 (5 Gbps) para conexão com o Google Coral. - Ventilador com velocidade variável e desempenho térmico otimizado. A Limelight **DEVE** ser utilizada com o Google Coral para uma detecção de objetos robusta - **PhotonVision com Orange Pi 5/5+** - Suporte a redes neurais avançadas como YOLO ou TensorFlow Lite. - Personalização completa para detecção de objetos e outras tarefas de visão. - A **Orange Pi 5/5+** oferece desempenho comparável a outros co-processadores de alto nível, mas com menor custo. - Suporte a câmeras de alta resolução. - A própria equipe deve fazer uma solução de resfriamento O Co-processador **DEVE** ser a para uma detecção de objetos robusta