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　　計(jì)算機(jī)視覺作為一種人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)應(yīng)用，使用場景多樣，市場潛力巨大。而計(jì)算機(jī)視覺又與傳感器密切相關(guān)，只有經(jīng)過傳感器對(duì)環(huán)境信息的采集，才能進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理以及后續(xù)的推理判斷與執(zhí)行，計(jì)算機(jī)視覺將加速全局快門傳感器的應(yīng)用。

　　計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用于四大場景

　　計(jì)算機(jī)視覺是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，其可以讓計(jì)算機(jī)等智能設(shè)備從圖像、視頻以及其他視覺輸入的數(shù)據(jù)庫中提取有意義的信息，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，進(jìn)而采取行動(dòng)。目前，計(jì)算機(jī)視覺在生產(chǎn)生活當(dāng)中已有了很多實(shí)際應(yīng)用，比如智能手機(jī)中的面部識(shí)別技術(shù)就已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于屏幕解鎖和電子支付等方面。

　　計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場景大致可以歸納為四大類：

　　1、首先是深度感應(yīng)，主要用于面容識(shí)別、3D掃描等場景。這類應(yīng)用場景大致通過兩個(gè)全局快門傳感器搭建一組雙目攝像頭系統(tǒng)，或者使用一個(gè)全局快門傳感器搭建結(jié)構(gòu)光攝像頭系統(tǒng)。

　　2、其次是生物識(shí)別，主要是采集人體各個(gè)部位的信息并用于身份識(shí)別，除人臉識(shí)別之外，還包括手勢檢測、指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等。

　　3、再次是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)和混合現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用場景，包括6DoF(六個(gè)自由度追蹤)和SLAM(同步定位與地圖構(gòu)建)。6DoF主要針對(duì)頭部行為，當(dāng)用戶戴上VR頭顯設(shè)備后就會(huì)得到6D感知能力，頭部可以做出左右、上下、前后六個(gè)角度的動(dòng)作。當(dāng)用戶需要掌握自己所處房間狀況時(shí)，則可以通過SLAM發(fā)揮作用。此外，使用VR/AR設(shè)備還可以進(jìn)行生物識(shí)別，比如手勢檢測或者手勢追蹤。在這種場景下，設(shè)備可以通過用戶的一個(gè)手勢，識(shí)別出該行為的目的，比如用戶在做一場演講時(shí)，通過一個(gè)手勢就可以自動(dòng)翻到下一頁或者翻回到首頁，或者通過手勢實(shí)現(xiàn)鼠標(biāo)的單擊和雙擊。

　　4、最后一類應(yīng)用場景是機(jī)器人與工業(yè)控制，如無人機(jī)和掃地機(jī)器人等。這些設(shè)備在使用過程中要避免相互碰撞，就需要具有物體檢測和場景分析能力。而在這些應(yīng)用場景中，傳感器都可以發(fā)揮關(guān)鍵作用。

　　二、全局快門與卷簾快門各具優(yōu)勢

　　由于計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場景與一般用途的攝像頭不同，并不注重靜態(tài)圖像的捕捉與色彩渲染，因此智能手機(jī)與監(jiān)控?cái)z像頭等設(shè)備中日常搭配使用的卷簾快門傳感器并不適用。從拍攝角度劃分，圖像傳感器可以分為全局快門與卷簾快門兩大類型。

　　1、卷簾快門傳感器

　　人們?nèi)粘＝佑|的多數(shù)攝像頭，大都采用卷簾快門傳感器，比如智能手機(jī)的主攝像頭和自拍攝像頭，樓宇中安裝的監(jiān)控?cái)z像頭以及數(shù)碼相機(jī)中大都采用卷簾快門技術(shù)。因?yàn)檫@些應(yīng)用場景都需要捕捉彩色圖像，需要相當(dāng)高的分辨率。卷簾快門的設(shè)計(jì)目的正是為了捕捉靜態(tài)圖像和視頻拍攝，需要非常高的分辨率和顏色處理能力。

　　問題在于，計(jì)算機(jī)視覺當(dāng)中采用卷簾快門傳感器都是逐行拍攝圖像的，整個(gè)圖像只有一幀。如果拍攝對(duì)象是車輛這樣的快速移動(dòng)物體，圖像就有可能發(fā)生扭曲，無法顯示拍攝對(duì)象原始形態(tài)，使得機(jī)器無法判斷不同圖像中的車輛是不是同一輛車，也就無法用于計(jì)算機(jī)視覺的處理。

　　2、全局快門傳感器

　　全局快門的原理則不同，其拍攝時(shí)間非常短，只要拍攝對(duì)象不是快速移動(dòng)的物體，成像效果就非常準(zhǔn)確，因此更加適用于計(jì)算機(jī)視覺。隨著計(jì)算機(jī)視覺在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用快速鋪開，也將促進(jìn)全局快門傳感器的發(fā)展。

　　目前全局快門傳感器在消費(fèi)性電子和汽車領(lǐng)域的應(yīng)用勢頭非常猛。消費(fèi)性電子上應(yīng)用最典型的就是人臉識(shí)別，無論智能門鎖、門禁管制，還是電子支付都已開始采用。汽車領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景是駕駛者的監(jiān)控和對(duì)乘客監(jiān)控。此外，全局快門傳感器在機(jī)器人、繪制地圖、AR/VR等領(lǐng)域的發(fā)展勢頭也不錯(cuò)。

　　全局快門傳感器與卷簾快門傳感器，兩者各有優(yōu)勢。在拍攝靜態(tài)照片或視頻時(shí)卷簾快門的像素更小、解析度更高，在用于手機(jī)主攝像頭等設(shè)備中更具優(yōu)勢，但全局快門在計(jì)算機(jī)視覺這類識(shí)別動(dòng)態(tài)影象方面更有優(yōu)勢。卷簾快門的畫點(diǎn)大概在1.1微米以下，而全局快門通常在2.2微米以上，單僅畫點(diǎn)尺寸上，兩者就代表了不同的應(yīng)用領(lǐng)域。基于此，也可看出全局快門傳感器的技術(shù)發(fā)展趨勢像素尺寸持續(xù)縮小，畫點(diǎn)持續(xù)變多，功耗優(yōu)化。

　　作者：陳炳欣　　來源：中國電子報(bào)、電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng)