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【CPS中安|?cps.com.cn?3D所造,无限视界?/span>
q是另一个视界,以前我们所说机器视觉,通常是指2D的视觉系l,即通过摄像头拍C个^面的照片Q然后通过囑փ分析或比Ҏ(gu)识别物体Q能看到物体一个^面上特征?/span>
q于“^面”的2D机器视觉Q在AI初探阶段和应用上半场Q是L也可发挥几大应用价|而当转型深水区,痛点应用场景与深挖数据h(hun)|难以M(jin)?/span>
专攻场景Q那Z(jin)更加透明与彻底的“开眼看世界”,3D机器视觉Q随卌至?/span>
一?D机器视觉Q入安防
而关于这一切,可追本溯源?/span>
对于3D 的AI机器Q被大众所xQ还源于Ҏ(gu)公司2017qiPhone X中首ơ搭?Dl构光技术,其技术原理是通过q红外激光器向物体投具有一定结构特征的光线Q再׃门的U外摄像头进行采集获取物体的三维l构Q通过q算对信息进行深入处理成像?/span>
该技术经q多q轮转与q化Q依然沿用至今,可见3D机器视觉技术,q是早晨七八点中的太阻I仍然升v中?/span>
除了(jin)最Zh所知的l构光技术,3D机器视觉另外两大技术方向是双目视觉、ToF(飞行旉??/span>
之于安防Q从q面到立体的视觉革命也可q溯Q双目技术应用也?017q左叻I头部企业的双目摄像机初出茅庐Q而发展至今连很多门禁产品也采用双目技术来增加视觉的立体感?/span>
既然是安防行业应用最为成熟的3D机器视觉雏ŞQ还是有必要介绍下,何ؓ(f)双目视觉?/span>
它的原理像我们人的两只眼睛Q用两个视点观察同一景物Q以获取在不同视角下的感知图像,然后通过三角量原理计算囑փ的视差,来获取景物的三维信息?/span>
q绝?+1=2的两个摄像头单堆料,而是从三l角度在视觉中的立体感知Q所以,很多双目摄像机就仅仅只是多了(jin)个摄像头的视觉场景而已Q这l非本文探讨之处?/span>
江河入v,安防要流入AIoT汪洋大vQ在机器视觉的征途,才万里长征第一步?/span>
而接下来的一步,是着力提升图像视频类感知的深度和U度Q一?D时代q于依赖于光照和颜色/灰度变化Q提升测量精度易受变量照明条件制U能力,同时Q让4K{超高清真正规模化,q是3D的擅长,在主动光技术、空间三l数据、背景分ȝ斚w带来质变?/span>
那随之而解的问题是Q安防中?D?D场景应用Q有何不同?/span>
其一Q是光线Q?D摄像头在光线较暗的场景下成像质量非常差,其是需要附加类似智能分析的功能Ӟ分析效率存在较大问题Q会(x)有很多错(g)、漏(g)Q虽然会(x)有红外光q行补充Q但实际上在U外上做分析?x)缺失很多信息?/span>
其二Q是Z特征(g),2D只有XYq样的^面信息,~Z深度数据Q无法对目标q行_և定位与持l跟t?/span>
最后,目标重叠的时候,2D摄像头很难把分析目标从背景中分离出来。而且2D无法做活体检,识别中,如果没有3D的活体检,很容易受到照片与视频的伪装攻凅R?/span>
为此Q?D机器视觉入安Ԍ视界前所未见?/span>
首先Q?D是主动光技术,可以在完全无光照环境下正常的工作。在强光、逆光环境下也能达到较好成像效果?/span>
W二Q?span style="font-size: 18px; font-family: 宋体;">可以获取I间中的三维数据Q包括尺寸测量,I间中h、R的位|,w高、体重、距R速度{,都可以精准的计算出来?/span>
W三Q?span style="font-size: 18px; font-family: 宋体;">另外q可以进行背景分,实现实时的、动态的Z人像抠图Q在q行分析时去除背景干扎ͼ提高法分析准确率?/span>
W四Q?span style="font-size: 18px; font-family: 宋体;">q可以进行活体检与识别Q在家庭安防、R内安防等U密场景中,我们只需要一些深度信息,卛_以实现这U安全监控与行ؓ(f)分析?/span>
W五Q?span style="font-size: 18px; font-family: 宋体;">MQh工智能的核心(j)d之一是让机器能够像Zh知世界、理解世界?/span>
W六Q?span style="font-size: 18px; font-family: 宋体;">人类对于世界的理解主要依靠视觉,视觉信息占h脑处理信息比重高?5%Q声韛_(qing)其他感官?5%Q处理视觉信息的经元也在h脑中占面U最大?/span>
q且Qh眼是非常典型的三l相机,处理的也是立体的视觉信息Q正是由于hcd备立体视觉能力,在生物进化过E中才能w避天敌、围捕打猎、用工L(fng)Q实C三维世界的准交互?/span>
要让机器像h一P先要具备人眼一L(fng)立体感知能力Q还要有能够处理和理解三l信息的大脑法Q即三维全栈技术的相机和算法两个方面?/span>
3D机器视觉Q打开新的成长I间Q开启另一个视界?/span>
二、一片蓝P抢票?jng)场“入场券?/span>
?j)在桃园外,兀自笑春风Q?D机器视觉以场景ؓ(f)靶心(j)Q技术能力的q阶之风吹满地Q看其市(jng)场,可谓“满城尽带黄金甲”?/span>
一来,新基建的几年在疫情肆虐下Q尽AIU技向善Qؓ(f)战疫写下?jin)浓墨重彩一W,?D机器视觉的应用却鲜而有之,q一?jng)场Q仍然是方兴未艾?/span>
多年U压的市(jng)场痛点与刚需Q在国家发布诸多利好政策下,推动3D机器视觉产业发展Q同时工业制造智能化升的市(jng)场需求旺盛,政策、需求“双动力”打开?D机器视觉?jng)场蓝v?/span>
q一片蓝PI竟有多大?据GGII数据预测Q?025q中国机器视觉市(jng)场总规模将辑ֈ468.74亿元Q其?D视觉?jng)场规模超q?60亿元?/span>
数据q显C,2021q我?D视觉?jng)场增速超q?00%Q预计到2023q?D视觉?jng)场规模达?5亿元左右Q到2025q?D机器视觉?jng)场规模超q?00亿元?/span>
从数据中可以看出Q?D视觉技术仍是当下主,?D视觉技术则是未来趋ѝ?/span>
目前Q金融支付、智能门锁、轨道交通、智能汽车等领域都对3D传感器以?D法有着极大的需求,保守估计已成千亿U蓝市(jng)场?/span>
阔天空任鱼跃,管是市(jng)P但}慎者也不乏一众,认ؓ(f)3D机器视觉仍然处于长尾?jng)场Q需求还需培育中?/span>
同时Q算法的高山Q还得再攀癅R就像徏{一q高|Z在感概华丽外壳的同时Q更应该注意到它打下的牢固地基。目前市(jng)面上Z 3D 视觉的应用可千姿百态,而如何从“同质化”中获取独树(wi)一帜的体验Q还得看核心(j)功底Q即背后的算法了(jin)?/span>
三?span style="font-size: 18px; font-family: 宋体;">围捕打猎Q场景争夺战一触即?/span>
专攻赛道后,很多3D机器视觉厂家管先行一步,但后l者前仆后l,如围捕打猎,在场景之中,定胜负?/span>
其实可以看到q一?jng)场格局或现Ӟ为客户创造h(hun)|q仿?jng)是每家AI企业不变的企业愿景和努力方向Q但真正做到的,却ƈ不多Q这也是很多AI企业光有技术却无场景落地的尬现状?/span>
关于三维机器视觉在安防应用场景,从技术端可以从视频结构化和识别技术上H破Q来反哺场景Q实现技术h(hun)倹{?/span>
以识别技术ؓ(f)例来看,3D机器视觉的这个三l不仅体现在数据攉上,在识别算法上Q采用的也是针对三维数据的h脸识别算法,因此在准率、安全性等斚w都应提升?/span>
作ؓ(f)Ҏ(gu)同源l构光技术,Zl构光能够保证在q距L况下的极高精度,用于识别的三l深度感知技术在4K分L?c围内Q精度达?mm误差Qh脔R建精度保持在q_1.5mm以内Q三lh像识别错误率可做到十亿分之一。可以将重徏_ֺ做到毫米U,且移动设备率达?0?U?/span>
q个_ֺQ保证了(jin)可以动态采集ƈ重徏场景中的三维信息Q同时提高对w䆾信息的采集和控效率l构光深度感知、三l实旉_ֺ重徏、三l跟t识别及(qing)感知{技术方向,再进一步?/span>
当然Q从应用端来看,所向往是安防业务从事后查证向事前预警前Uȝ需求变化?/span>
而行业逻辑是越是高清,是数据量丰富与立体的感知,能为最l智能决{与分析Q提供最优感知源Q这也是3D机器视觉可以破局之道?/span>
在智能时代谁都不可能一肩担P生态共创与共徏Q是放之四v而皆准的另一法则Q征途不易,除了(jin)自n加强q得q结良友Q与之ؓ(f)_(d)一荣俱荣?/span>
除了(jin)三维机器视觉的千万场景的遍地开花需要生态之力,在行业壁垒的破局中,也如此?/span>
现阶D?D视觉行业的核?j)难炚w中在产业铑配ƈ不完善,׃三维机器视觉仍属于较前沿的技术,供应铑配上存在技术难度高、标准不l一{诸多问题,整合产业链是3D视觉产业化应用的必要路径?/span>
3D视觉技术栈和业链相比2D更长Q?D视觉技术栈包括深度感知、三l重建和三维应用Q每个环节都有较高的技术门槛,要做3D机器视觉全栈技术的企业Q只能低作堰、浅淘W?/span>
归根l底Q无限之界、无限视界,3D机器视觉场景争夺与排位赛Q必然又是一ơ洗C{远行至q方Q每一步,都铿c(din)?/span>
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