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第三维度识别 3D传感器为机器视觉带来人类思维

  • 李逸涵
3D感测影像辨识的空间感,不仅可以用于交通管理,进一步可以用在人流辨识、车辆拥挤程度侦测及手势分析等。立普思

人类的眼睛对三维空间的敏感度,依赖双眼不同的影像在大脑中进行叠合,以及许多大脑精妙细微的运算,进而判断出物品与眼睛的距离及深度;这种精确的深度计算,一直是机器视觉所追求目标,立普思股份有限公司自2013年创立以来,长期研发以Time-of-Flight(ToF)、Stereo及Structured Light原理之深度摄影机,期望能为机器视觉带来人类思维。

立普思执行长刘凌伟表示,这套3D感测系统可以应用在多个产业、以及生活中的场域;作为方案提供商,透过与实体建设、载具设备等的公司合作,可以大量应用于城市的智能化应用。

如在路灯及天桥上装置3D感测摄影机,俯视的角度涵盖广阔的视觉范围,进行整个车道的车流计算,第三维度的测量更可以计算出车辆的绝对速度;此外,刘凌伟表示,3D感测影像辨识具有绝对空间感,能够透过车辆高度的辨识,计算道路的满载程度。2020年东京奥运即会应用同样的技术在十字路口的路况检测。

3D感测影像辨识的空间感,不仅可以用于交通管理,进一步可以用在人流辨识、车辆拥挤程度侦测及手势分析等。前者多用于商业场域,辨识顾客的生物特征,如身高、性别、表情等,进行用户数据分析;车辆拥挤程度及手势分析的应用则已经与业者合作,立普思作为3D感测系统的供应商,与喜门史塔雷克的自驾小巴合作,用于车内剩余空间的侦测以及乘客付费行为检测。

喜门史塔雷克总经理丁彦允表示,3D感测系统在自驾车的营运上有许多应用面向,第一是乘客数量统计,第二是行为侦测,辨识乘客是否有「哔卡」的付费行为;其次是充分应用3D感测系统的深度辨识,丁彦允表示,当乘客携带大件行李上车时,即便车内人数未达原定上限,但因为行李占用了许多空间,其实已经无法再容纳更多乘客上车。

透过传感器计算乘客的体积跟大小,实时更新车内剩余空间,有助于后续透过手机进行车位预约及减少运具无意义的靠站;丁彦允表示,实时的叫车服务还需三个月到六个月测试、运行,才会正式上线。