3D विज़न सेंसर का तकनीकी सिद्धांत क्या है? क्या इस तकनीक को प्रशिक्षण के लिए बड़े मॉडल की आवश्यकता नहीं है? यदि बड़े मॉडल प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है, तो हम यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि कंपनी के 3D विज़न सेंसर से लैस रोबोट सभी वस्तुओं या लोगों को पहचान सकें?

ओबी झोंगगुआंग-यूडब्ल्यू: नमस्ते! 3D विज़न सेंसिंग तकनीक के कई सिद्धांत हैं, जैसे संरचित प्रकाश, दूरबीन स्टीरियो विज़न, ToF, आदि। उनमें से, दूरबीन स्टीरियो विज़न मानव दूरबीन दृष्टि के करीब है। ऑर्बेक के पास 3डी दृश्य बोध प्रौद्योगिकी का पूर्ण-क्षेत्र लेआउट है, जिसमें छह मुख्यधारा 3डी दृश्य बोध प्रौद्योगिकी मार्ग शामिल हैं: संरचित प्रकाश, आईटीओएफ, दूरबीन, डीटीओएफ, लिडार और औद्योगिक त्रि-आयामी माप। वर्तमान 3D दृश्य धारणा तकनीक का उपयोग मुख्य रूप से RGB, IR, गहराई और अन्य वीडियो स्ट्रीम प्राप्त करने के लिए किया जाता है। इन वीडियो स्ट्रीम के आधार पर पहचान की जाती है। मल्टी-मोडल वीडियो स्ट्रीम अधिग्रहण प्रक्रिया (3D विज़न) में कोई बड़ा मॉडल प्रशिक्षण नहीं है धारणा प्रौद्योगिकी को प्रशिक्षण के लिए बड़े मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है, बल्कि चेहरों, शरीरों या वस्तुओं की पहचान प्राप्त करने के लिए सेंसर द्वारा प्राप्त त्रि-आयामी डेटा को प्रासंगिक तुलना एल्गोरिदम के साथ संयोजित करने की आवश्यकता होती है। इसके बजाय, यह 3D दृश्य संवेदन विशेषज्ञों के माध्यम से होता है अनुभव और इंजीनियरिंग सूक्ष्म नवाचारों के साथ निरंतर प्रयोग का परिणाम। वर्तमान में, हम दूरबीन स्टीरियो विज़न में गहराई के आकलन के लिए मॉडल का उपयोग करने का भी प्रयास कर रहे हैं। भविष्य में, अधिक जटिल वातावरण के अनुकूल होने और अधिक पूर्ण RGB-D डेटा प्राप्त करने के लिए मॉडल का उपयोग करने के अवसर होंगे। हमारी कंपनी के प्रति आपके ध्यान और समर्थन के लिए धन्यवाद!