的盧深視：基于結構光RGBD相機的3D全棧技術剖析

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近日,由智東西公開課策劃推出的光電3D傳感合輯第7講開講,的盧深視副總裁崔哲博士進行了題為《基于結構光RGBD相機的3D全棧技術剖析》的分享,從3D結構光系統的核心構成、相機的選型標準以及三維重建、三維識別技術和規?；瘧寐涞氐年P鍵等方面展開系統講解,深度剖析結構光全棧技術。

崔哲,的盧深視副總裁、模組方案BU總經理、主任工程師。中科大物理系學士、光學方向博士。在三維傳感器方向、光學器件方向有比較深的行業理解力,一直在公司負責三維傳感器的方案設計(包括光學部分)、深度提取算法研究的核心任務以及產品量產落地。

的盧深視作為真正打通 “真三維”全棧技術、并實現國家級項目落地應用的公司,已于今年推出了基于結構光的高精度RGBD相機,可用于刷臉支付終端、銀行ATM、無人貨柜、地鐵刷臉閘機、AR/VR、物品體積測量等場景。的盧深視副總裁崔哲博士在直播間介紹到,該相機已實現量產,在5米范圍誤差小于1mm,指標超越國際3D相機巨頭,且量產良率超99%,精度全球領先,具備獨家專利技術,高度自主可控,已經在人臉支付、軌道交通等領域成功實現技術落地。

的盧深視高精度RGBD相機

基于前端低功耗嵌入式平臺,的盧深視高精度RGBD相機可實現非接觸式精準識別,基于結構光原理,更可還原人臉高精度3D細節信息,通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份,同時對于二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。安全性上,3D高精度結構光相機及3D人臉算法已通過BCTC增強級認證,滿足國家認證金融支付增強級安全標準,可實現高強度防作偽。隨著3D技術日臻成熟,批量化落地生產使得成本降低,憑借更優性價比,3D視覺感知系統將成為機器標配的眼睛。根據實際落地經驗,的盧深視認為,3D傳感跨越規模應用鴻溝需要四大特質:成熟的3D視覺技術從支付/安防領域實現降維應用、3D識別技術安全升級、大角度復雜光線性能穩定帶來的體驗升級,以及最優性價比方案實現了極致成本,主要體現在以下幾點:

?創新基因與緊貼市場需求的產品體系

?完備的工程化能力

?建立數據標準與評價打分體系

?產業鏈深度協同,實現共贏

?提升易用性與性價比

而現階段3D視覺行業的核心難點集中在產業鏈匹配并不完善,由于三維機器視覺仍屬于較前沿的技術,供應鏈匹配上存在技術難度高、標準不統一等諸多問題,整合產業鏈是3D視覺產業化應用的必要路徑。在產業鏈環節,的盧深視定位為三維視覺感知系統技術方案提供商,深入市場調研,從應用層面打磨硬件產品。

的盧深視從應用層面打磨硬件產品

作為全球領先的3D視覺全棧技術解決方案提供商,的盧深視深耕3D視覺行業近5年,科學家團隊研究領域覆蓋數學、光學、機械等,更與高校深度合作,進行支撐產品的領先性技術規劃,推出可規模量產的產品。了解市場以及具備完備的工程化能力,讓的盧深視在產品研發階段就走在前列。在技術上,的盧深視的三維全棧技術打通了從云端建庫、算法比對、模組方案到終端產品的全棧解決方案:

在三維相機方面,自主知識產權的中遠距離相機,在5米范圍誤差小于1mm,指標超越國際3D相機巨頭,且量產良率超99%;

在人臉三維重建方面,重建精度小于1mm,同等條件下精度高于蘋果公司5個百分點;

在人臉識別算法方面,能夠實現千萬級大庫、億級大庫比對,等效三維人像識別錯誤率小于萬億分之一,真三維比對技術,指標遠超二維識別廠商幾個數量級。

除此之外,的盧深視作為三維視覺全棧技術及方案提供商,結合深度市場調研,積極參與相關行業與技術標準制定,包括《安全防范人臉抓拍設備技術要求》標準、支付《遠程人臉識別應用技術規范》標準等,為推動三維視覺產業跨越“規模應用”鴻溝,奠定堅實基礎。

智東西公開課丨光電3D傳感合輯

2017年iPhone X發布,其基于結構光的FaceID方案,開啟了3D傳感技術在消費電子領域的應用新紀元,也進一步加速了3D傳感技術的應用落地。

目前,3D成像技術主流實現路徑包括立體視覺、結構光、ToF三種,并且已經在金融、手機、無人機、AR/VR、機器人、自動駕駛、安防等領域得到了廣泛的應用。

根據 Yole 的預測數據,全球3D成像和傳感器市場規模在 2017～2023 年的復合年均增長率(CAGR )為 44%,2017 年市場規模為 21 億美元,預計到2023 年,3D 傳感市場規模將達到184 億美元,發展迅猛,市場空間巨大。

為了幫助大家更好的認知3D傳感核心技術,智東西公開課策劃推出光電3D傳感合輯,并將邀請產業鏈上下游企業技術大牛以視頻形式,在智東西公開課直播間進行直播講解,系統解讀不同企業在光電3D傳感核心技術、產品及應用等方面的創新。

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