3Dビジョンセンサーの技術的原理は何ですか?この技術はトレーニングのために大規模なモデルを必要としませんか？大規模なモデルのトレーニングが不要であれば、同社の 3D ビジョン センサーを搭載したロボットがあらゆる物体や人物を認識できることをどのように保証できるでしょうか。

Obi Zhongguang-UW: こんにちは! 3D 視覚センシング技術には、構造化光、両眼立体視、ToF など、さまざまな原理があります。その中でも、両眼立体視は人間の両眼視に近いものです。 Orbbec は、構造化光、iToF、双眼鏡、dToF、Lidar、産業用 3 次元測定という 6 つの主流の 3D 視覚認識技術ルートを含む、3D 視覚認識技術の全分野レイアウトを備えています。現在の3D視覚認識技術は、主にRGB、IR、深度などのビデオストリームを取得するために使用されています。認識はこれらのビデオストリームに基づいて実行されます。マルチモーダルビデオストリーム取得プロセス（3Dビジョン）では、大規模なモデルトレーニングは行われません。認識技術自体は、必ずしもトレーニング用の大規模なモデルを必要としませんが、センサーによって取得された3次元データと関連する比較アルゴリズムを組み合わせて、顔、体、または物体の認識を実現する必要があります。代わりに、3D視覚センシングの専門家を通じて経験とエンジニアリングのマイクロイノベーションによる継続的な実験の結果です。現在、両眼立体視における深度推定にもモデルの使用を試みています。将来的には、より複雑な環境に適応し、より完全な RGB-D データを取得するためにモデルを使用する機会が生まれるでしょう。弊社へのご注目とご支援に感謝いたします！