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什么是人类视觉能做到而计算机视觉所不能的？人类从三个维度感知，而深度传感器是实现更高级别机器视觉并释放自动驾驶功能的关键。

在传感技术新发展的助力之下，越来越多的机器被赋予了感知、行动及与环境交互的能力。EE Times Europe团队对当前3D视觉格局进行了研究，以期更清晰地了解其市场驱动因素、元器件供应商面临的机遇和挑战，以及实现更高级别深度敏感度的新兴技术。

截至目前，较为流行的3D成像技术包括立体视觉、结构光和飞行时间（ToF）。

立体视觉在10米以外的远程传感应用中表现很好，例如大疆等公司提供的消费级无人机和梅赛德斯、捷豹和斯巴鲁等车型中的前视ADAS 摄像头。

结构光技术一直是1米以内短距离传感的漂亮选择方案。典型应用案例如苹果iPhone将其用于前置面部识别。该技术也用于某些工业应用中，如被Photoneo等公司采用。

图像传感器是推动自动驾驶的一个关键因素，但却不能无限制地添加；因为它所需要的计算能力也会激增。分析师表示，有一种解决方案是提高数据质量。但如果真的想解决自动驾驶问题，我们很快就会需要更多样化的解决方案。

新技术不断涌现，用以提高灵敏度并构建可以看得更清楚的机器。有人指出了两个方向：神经拟态感知，即每个像素都充当神经元并嵌入一定程度的智能；以及量子成像，即单独检测每个光子。

基于事件的工业级视觉传感器：第三代 Metavision 传感器。将 IR 投影仪与 Prophesee 的 Metavision 传感器相结合，可为每个独立像素提供快速响应时间，进而允许直接在传感器内部进行时间模式识别和提取。如果采用基于事件的传感器来做结构光，响应会非常快。我们可以将扫描时间提高 50 倍，只需1 毫秒就能获得完整的 3D 扫描，而传统基于帧的方法则需要10 到 33 毫秒。其精确度也是高标准的，但“软件复杂度已降至很低，因为不需要在后处理中做匹配工作。

匹配不是在事件发生后在帧上完成，而是在传感器级逐个像素完成。其中一个优势是，它没有运动模糊，因为可以非常快速地捕获点云，而且与户外应用兼容。”超快脉冲检测不仅可以提高功率，同时还能保持该技术的人眼安全等级。

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文章来源：电子工程专辑