結構光是3D成像主流技術之一,是指將已知的結構化圖案投影到被觀測物體上,再使用攝像機接收該物體表面反射的結構光圖案,根據物體距離不同而帶來的形變再結合三角定位測算,從而獲取物體表面的空間信息。
目前,結構光相機技術相對成熟,功耗較低,生成的深度圖的解析度較高,並且能夠很好地解決雙目算法的複雜性和準確性問題,但是在強光環境下結構光圖案容易被淹沒,所以在室外環境中表現較差;另外隨著距離的增加,結構光發射的編碼圖案在一定距離外能量密度會降低,所以不適用於遠距離的深度信息採集,在近距離(0.2~2m)的場景中表現較好。目前結構光技術主要應用在手機、平板電腦、PC的前置攝像頭,以及刷臉支付終端、銀行ATM機、通道閘機等設備上,用於人臉識別、解鎖、安全支付及對自拍美顏進行細節補充等。
那麼,在實際的產品和應用開發中,一款高性能的結構光相機應該具備哪些特性?算法和硬體之間如何更好的進行協同優化呢?
11月3日晚7點,由智東西公開課策劃推出的光電3D傳感合輯第7講將開講,由的盧深視模組方案BU總經理崔哲博士主講,主題為《基於結構光RGBD相機的3D全棧技術剖析》
崔哲博士將從3D結構光系統的核心構成、相機的選型標準以及三維重建、三維識別技術和規模化應用落地的關鍵等方面展開系統講解,深度剖析結構光全棧技術。
課程時間
直播時間:11月3日晚7點
直播地點:智東西公開課小程序
課程詳情
主題:基於結構光RGBD相機的3D全棧技術剖析
提綱:
1、3D結構光系統詳解
2、3D結構光系統的相機選型標準
3、基於結構光RGBD相機的3D全棧技術
4、結構光RGBD相機的規模化應用關鍵
講師:
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。