3D 비전 센서의 기술 원리는 무엇입니까? 이 기술을 사용하려면 학습에 대규모 모델이 필요하지 않나요? 대규모 모델 학습이 필요하지 않다면, 회사의 3D 비전 센서를 장착한 로봇이 모든 물체나 사람을 인식할 수 있는지 어떻게 보장할 수 있을까요?

오비 중광-UW: 안녕하세요! 3D 비전 감지 기술에는 구조화된 빛, 양안 스테레오 비전, ToF 등 많은 원리가 있습니다. 그 중 양안 스테레오 비전은 인간의 양안 시력에 더 가깝습니다. Orbbec은 구조화된 광, iToF, 쌍안경, dToF, Lidar 및 산업용 3차원 측정 등 6가지 주요 3D 시각 인식 기술 경로를 포함하여 3D 시각 인식 기술의 전체 분야 레이아웃을 보유하고 있습니다. 현재의 3D 시각 인식 기술은 주로 RGB, IR, Depth 및 기타 비디오 스트림을 얻는 데 사용됩니다. 인식은 이러한 비디오 스트림을 기반으로 수행됩니다. 다중 모달 비디오 스트림 획득 프로세스(3D 비전)에는 대규모 모델 교육이 없습니다. 인식 기술 자체는 반드시 학습을 위한 대규모 모델을 필요로 하지 않지만 센서에서 얻은 3차원 데이터를 관련 비교 알고리즘과 결합하여 얼굴, 신체 또는 사물 인식을 달성해야 합니다. 대신 3D 시각 감지 전문가를 통해 경험과 엔지니어링의 미시적 혁신을 통한 지속적인 실험의 결과입니다. 현재, 우리는 또한 쌍안경 스테레오 비전에서 깊이 추정을 위한 모델을 사용하려고 노력하고 있습니다. 미래에는 더 복잡한 환경에 적응하고 더 완전한 RGB-D 데이터를 얻기 위해 모델을 사용할 기회가 있을 것입니다. 저희 회사에 관심과 지원을 주셔서 감사합니다!