หลักการทางเทคนิคของเซ็นเซอร์การมองเห็น 3 มิติคืออะไร? เทคโนโลยีนี้ไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่ในการฝึกอบรมหรือ? หากไม่จำเป็นต้องฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าหุ่นยนต์ที่ติดตั้งเซ็นเซอร์ภาพสามมิติของบริษัทจะสามารถจดจำวัตถุหรือบุคคลทั้งหมดได้

โอบี จงกวง-ยูดับเบิลยู: สวัสดี! เทคโนโลยีการตรวจจับภาพสามมิติมีหลักการอยู่มากมาย เช่น แสงที่มีโครงสร้าง ภาพสามมิติแบบสองตา ToF เป็นต้น โดยภาพสามมิติแบบสองตาจะใกล้เคียงกับภาพสามมิติของมนุษย์มากกว่า Orbbec มีเทคโนโลยีการรับรู้ภาพสามมิติแบบเต็มรูปแบบ รวมถึงเทคโนโลยีการรับรู้ภาพสามมิติหลัก 6 เส้นทาง ได้แก่ แสงโครงสร้าง iToF กล้องสองตา dToF Lidar และการวัดสามมิติเชิงอุตสาหกรรม เทคโนโลยีการรับรู้ภาพสามมิติในปัจจุบันใช้เป็นหลักในการรับสตรีมวิดีโอ RGB, IR, ความลึก และสตรีมวิดีโออื่น ๆ การจดจำจะดำเนินการบนพื้นฐานของสตรีมวิดีโอเหล่านี้ ไม่มีการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ในกระบวนการรับสตรีมวิดีโอหลายโหมด (การมองเห็นสามมิติ เทคโนโลยีการรับรู้ไม่จำเป็นต้องมีโมเดลขนาดใหญ่สำหรับการฝึกอบรม แต่ต้องรวมข้อมูลสามมิติที่ได้จากเซ็นเซอร์กับอัลกอริทึมการเปรียบเทียบที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ได้การจดจำใบหน้า ร่างกาย หรือวัตถุ แต่เป็นผ่านผู้เชี่ยวชาญด้านการรับรู้ภาพสามมิติ ผลลัพธ์จากการทดลองอย่างต่อเนื่องด้วยประสบการณ์และนวัตกรรมทางวิศวกรรมขนาดเล็ก ปัจจุบัน เรากำลังพยายามใช้โมเดลสำหรับการประมาณความลึกในการมองเห็นแบบสเตอริโอด้วยกล้องสองตา ในอนาคต เราจะมีโอกาสใช้โมเดลเพื่อปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนมากขึ้นและรับข้อมูล RGB-D ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ขอขอบคุณสำหรับความใส่ใจและการสนับสนุนของคุณต่อบริษัทของเรา!