ما هو المبدأ التقني لجهاز استشعار الرؤية ثلاثية الأبعاد؟ ألا تتطلب هذه التقنية نموذجًا كبيرًا للتدريب؟ إذا لم يكن هناك حاجة إلى تدريب النماذج الكبيرة، فكيف يمكننا ضمان أن الروبوتات المجهزة بأجهزة استشعار الرؤية ثلاثية الأبعاد الخاصة بالشركة يمكنها التعرف على جميع الأشياء أو الأشخاص؟

أوبي تشونغقوانغ-UW: مرحبًا! هناك العديد من مبادئ تقنية استشعار الرؤية ثلاثية الأبعاد، مثل الضوء المنظم، والرؤية المجسمة الثنائية، وToF، وما إلى ذلك. ومن بينها، تعتبر الرؤية المجسمة الثنائية أقرب إلى الرؤية الثنائية البشرية. تتمتع شركة Orbbec بتصميم كامل لمجال تقنية الإدراك البصري ثلاثي الأبعاد، بما في ذلك ستة مسارات رئيسية لتقنية الإدراك البصري ثلاثي الأبعاد: الضوء المنظم، وiToF، والمنظار، وdToF، وLidar، والقياس الصناعي ثلاثي الأبعاد. تُستخدم تقنية الإدراك البصري ثلاثي الأبعاد الحالية بشكل أساسي للحصول على تدفقات الفيديو RGB وIR وDepth وغيرها. يتم إجراء التعرف على أساس تدفقات الفيديو هذه. لا يوجد تدريب نموذجي كبير في عملية الحصول على تدفق الفيديو متعدد الوسائط (الرؤية ثلاثية الأبعاد) لا تتطلب تقنية الإدراك نفسها بالضرورة نموذجًا كبيرًا للتدريب، ولكنها تتطلب الجمع بين البيانات ثلاثية الأبعاد التي تم الحصول عليها بواسطة المستشعر وخوارزميات المقارنة ذات الصلة لتحقيق التعرف على الوجوه أو الأجسام أو الأشياء). بدلاً من ذلك، يتم ذلك من خلال خبراء الاستشعار البصري ثلاثي الأبعاد نتيجة للتجريب المستمر مع الخبرة والابتكارات الهندسية الدقيقة. حاليًا، نحاول أيضًا استخدام النماذج لتقدير العمق في الرؤية المجسمة الثنائية. وفي المستقبل، ستكون هناك فرص لاستخدام النماذج للتكيف مع البيئات الأكثر تعقيدًا والحصول على بيانات RGB-D أكثر اكتمالاً. نشكركم على اهتمامكم ودعمكم لشركتنا!