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上海相?；缟璞赣邢薰?/span>
主营产品： SAMSON阀门,HYDAC传感器,贺德克传感器,HYDAC压力传感器,贺德克压力传感器 |
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2025-4-15 阅读(586)
通过技术手段获取物体在三维空间中的形状、位置、深度等信息，形成立体感知。
通过主动发射光或信号探测物体，计算深度信息。
常见技术：
结构光（Structured Light）
原理：投射特定图案（如条纹、网格）到物体表面，因物体形状导致图案变形，通过摄像头捕捉变形图案并计算深度。
设备：Intel RealSense、苹果Face ID。
飞行时间法（ToF, Time of Flight）
原理：发射红外光脉冲，测量光从发射到反射回传感器的时间，通过光速计算距离。
应用：无人机避障、手机AR测距。
激光雷达（LiDAR）
原理：发射激光束扫描环境，通过反射信号生成高精度3D点云。
应用：自动驾驶、地形测绘。
依赖环境光或自然光，通过多视角图像计算深度。
常见技术：
立体视觉（Stereo Vision）
原理：模仿人眼双目视差，用两个摄像头从不同角度拍摄，通过匹配对应点计算深度（三角测量法）。
关键算法：特征点匹配（如SIFT、ORB）、视差图生成。
应用：机器人导航、3D扫描。
多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）
原理：通过多个视角（>2）的图像重建3D模型，提高精度。
应用：摄影测量、文物数字化。
运动恢复结构（SFM, Structure from Motion）
原理：从单目摄像头运动的连续帧中提取特征点，恢复场景3D结构。
应用：无人机地图重建（如Google Earth）。
光度立体法（Photometric Stereo）
原理：固定相机位置，通过不同方向的光源照射物体，根据明暗变化恢复表面法线。
适用场景：工业表面缺陷检测。
深度学习辅助3D重建
原理：使用神经网络（如卷积神经网络CNN、Transformer）从单张或多张图像预测深度图（如MiDaS模型）。
优势：无需复杂设备，但依赖大量数据训练。
数据采集：通过传感器（摄像头、激光雷达等）获取原始数据（图像、点云）。
特征提取与匹配：识别图像中的关键点或边缘（如SIFT、ORB）。
深度计算：
主动式：通过光信号时间/变形计算。
被动式：通过视差或运动轨迹计算。
点云生成与融合：将深度信息转换为3D点云，并融合多帧数据。
后处理：去噪、网格化（如泊松重建）、纹理映射。
工业：零件尺寸检测、机器人抓?。˙in Picking）。
消费电子：人脸解锁（iPhone）、AR/VR。
自动驾驶：环境感知、障碍物识别。
医疗：手术导航、器官3D建模。
测绘：地形重建、建筑BIM。
精度与实时性：被动式方法在弱光或低纹理场景下效果差。
计算复杂度：高分辨率点云需要强大算力（如GPU加速）。
成本：激光雷达等主动式设备价格高昂。
