在現(xiàn)實生活中，越來越多的行業(yè)用到了攝像頭，像直播、監(jiān)控等等，而在當(dāng)下，因為某些物理原因，普通攝像頭已經(jīng)不能夠滿足行業(yè)發(fā)展的需求。

不論是成像技術(shù)，亦或是三維感知，其實都屬于深度感知的范疇。雖然目前市場對于深度感知技術(shù)的需求呈井噴狀態(tài)，但是能夠提供成熟產(chǎn)品和方案的公司卻屈指可數(shù)，造成這一現(xiàn)象的核心原因就是技術(shù)門檻過高。

從三維感知的角度來看，AI人工智能主要分為感知和認知兩個層面。

針對感知層而言，有一個里程碑事件是深度傳感器的普及。2009年，微軟Kinect 誕生是當(dāng)時的一個大事件，是人工智能感知傳感器中的革命性的里程碑，從此以后大家終于可以很方便和低成本地獲取3D信息了；另外，計算機視覺長期存在兩大難題：圖像理解和三維重建。

一直以來，求解3D都是人們的夢想，最初它需要拍兩張或多張照片，費很大的勁兒來重建。但今天有了sensor，人們直接可以測量3D，它一下就開啟了今天和未來的很多應(yīng)用。

但是，Kinect V2是基于連續(xù)波間相法的ToF（Time-of-Flight）深度相機，它存在不能抗陽光，不能遠距離工作的缺陷。而另一種獲取三維數(shù)據(jù)的方式是通過機械掃描式激光雷達，但它同樣存在無法解決的缺陷：產(chǎn)能受限成本高、數(shù)據(jù)稀疏空間分辨率低，限制了它們的應(yīng)用范圍。

深度感知現(xiàn)有的三種解決方案

現(xiàn)階段常見的深度感知解決方案，主要依靠深度攝像頭，在獲取平面圖像之外，還可以獲取圖像中的深度信息，比如說三維的位置以及尺寸等信息，這也就讓計算機獲得了環(huán)境和對象的三維立體數(shù)據(jù)。

從技術(shù)角度來細分的話，深度感知攝像頭目前有如下三種解決方案：

結(jié)構(gòu)光：目前應(yīng)用最廣泛的深度感知方案，基本原理是由結(jié)構(gòu)光投射器向被測物體表面投射可控制的光點、光條或光面結(jié)構(gòu)，并由圖像傳感器獲得圖像，通過系統(tǒng)幾何關(guān)系，利用三角原理計算得到物體的三維坐標。上文中提到的Kinect 1代就是使用的這項技術(shù)。

雙目視覺：只需安裝兩個攝像頭，利用雙目立體視覺成像原理，通過兩個攝像機來提取包括三維位置在內(nèi)的信息進行深度感知。因為沒有涉及光學(xué)系統(tǒng)，所以雙目視覺解決方案的成本較低，但是該項技術(shù)對于硬件設(shè)備的要求又相對較高。

ToF：飛行時間（Time of Flight）技術(shù)的縮寫，基本原理是傳感器發(fā)出經(jīng)調(diào)制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計算光線發(fā)射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結(jié)合傳統(tǒng)的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現(xiàn)出來。ToF是受環(huán)境影響最小的技術(shù)，不過由于其分辨率不高，所以并不適用于高精度需求的應(yīng)用場景。

三維感知技術(shù)對于AI的革命性推動及應(yīng)用

目前全球范圍內(nèi)感知深度的ToF傳感器有很多種，其中以光珀智能科技的ToF傳感器最具代表性。

杭州光珀智能科技有限公司（以下簡稱“光珀”）主要專注于全球新一代ToF傳感器技術(shù)的研發(fā)。光珀在基于PCT的專利保護下提出原理創(chuàng)新，使得他們的ToF傳感器和傳統(tǒng)的ToF深度相機（基于連續(xù)波間相法）相比，其遠距離及抗陽光的特性更類似傳統(tǒng)意義上的激光雷達。同時也解決了機械掃描式激光雷達產(chǎn)能受限成本高、數(shù)據(jù)稀疏空間分辨率低的兩大缺陷。

光珀智能CEO白云峰介紹說：“目前，我們已經(jīng)推出了‘光珀第一代ToF傳感器芯片’，并由此構(gòu)建了三個固態(tài)面陣激光雷達技術(shù)平臺，分別滿足不同距離下（近、中、遠）、強陽光下（100Klux）、大場景（70?）、高精度（<1%）、高空間分辨率（0.06?H）等三維感知需求。這三個技術(shù)平臺可以服務(wù)于智能安防、機器人的導(dǎo)航與避障、無人駕駛的環(huán)境感知。特別是在無人駕駛領(lǐng)域，光珀的傳感器滿足了量產(chǎn)無人車對激光雷達低成本、高空間分辨率的兩大需要。

“光珀正和科研院校聯(lián)手創(chuàng)建大場景下的稠密三維數(shù)據(jù)集。而我們相信，這樣的數(shù)據(jù)集會對未來人工智能的發(fā)展有著革命性的推動作用。”

深度感知領(lǐng)域還能有哪些突破？

現(xiàn)階段的深度感知技術(shù)還處于前期，雖然在硬件性能和算法程序上已經(jīng)有所突破，但是依然面臨諸多限制，這也導(dǎo)致了很多應(yīng)用場景還處于商業(yè)化探索階段。那么，對于深度感知領(lǐng)域，還能有哪些突破？

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