"CUBE EYE" ToF 3D Depth Camera
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來源：AI智道文/纽豪斯 作者：房叔话安防
一文看盡雙目攝影、結構光、ToF 和雷射雷達技術；一文深入瞭解奧比中光、小覓智能、華捷艾米、的盧深視、Pico 和鐳神智能；2大趨勢、2大核心技術。
在 3D 人臉辨識攝影機和結構光 (上) —— AI 安控應用深度報導中，小編為大家帶來了雙目攝影技術和 3D 結構光技術，在這篇中，小編繼續為大家深度解讀，非人臉辨識和 ToF 技術、雷射雷達技術。
ToF 技術
ToF 技術的原理是：測量發射紅外線 (IR) 信號，與相位延遲，計算每個 Sensor 像素到目標物體的距離。
TOF 是 Time of flight 的簡寫，直譯為飛行時間的意思。所謂飛行時間法 3D 成像，是透過給目標連續發送光脈衝，然後利用感測器接收從物體返回的光，透過探測光脈衝的飛行時間，來得到目標物的距離。TOF的深度精度，不隨距離改變而變化，基本能穩定在 CM 級。
缺點：精確度低、空間分辨率低運動模糊(motion blur 相機運動或目標運動)
優點：TOF 雖然目前精度在釐米級，比 Leap Motion 等毫米級要低，但目前的設備已經比 Leap Motion 等更小、也更便宜，未來可以做到更小，能夠植入移動端。
TOF原理
飛行時間法深度測量基本原理示意圖（來源：計算機視覺life）
飛行時間是從 Time of Flight 直譯過來的，簡稱 TOF。其基本原理是透過連續發射光脈衝（一般為不可見光）到被觀測物體上，然後接收從物體反射回去的光脈衝，透過探測光脈衝的飛行（往返）時間，來計算被測物體離相機的距離。TOF 法根據調制方法的不同，一般可以分為兩種：脈衝調制（Pulsed Modulation）和連續波調制（Continuous Wave Modulation）。
脈衝調制
脈衝調制方案的原理比較簡單，它直接根據脈衝發射和接收的時間差。來測算距離，如下圖所示。
光脈衝法工作原理示意圖（來源：計算機視覺life）
脈衝調制方案的照射光源，一般採用方波脈衝調制，這是因為它用數位電路來實現相對容易。接收端的每個像素，都是由一個感光單元（如光電二極管）組成，它可以將入射光轉換為電流，感光單元連接著多個高頻轉換開關（下圖的G0，G1）可以把電流導入不同的，可以儲存電荷(下圖S0，S1)的電容裡。
方波脈衝調制原理圖（來源：計算機視覺life）
相機上的控制單元，打開光源然後再關閉，發出一個光脈衝。在同一時刻，控制單元打開和關閉接收端的電子快門。接收端接收到的電荷 S0 被儲存在感光元件中。
然後，控制單元第二次打開並關閉光源。這次快門打開時間較晚，即在光源被關閉的時間點打開。新接收到的電荷S1，也被儲存起來。具體過程如下圖所示。
光脈衝原理圖（來源：計算機視覺life）
因為單個光脈衝的持續時間非常短，此過程會重複幾千次，直到達到曝光時間。然後感光感測器中的值會被讀出，實際距離可以根據這些值來計算。
脈衝調制的優點是測量方法簡單，響應較快；由於發射端能量較高，所以一定程度上降低了背景光的干擾。但也存在缺點：發射端需要產生高頻高強度脈衝，對物理器件性能要求很高；對時間測量精度要求較高；環境散射光對測量結果有一定影響。
連續波調制
實際應用中，通常採用的是正弦波調制。由於接收端和發射端正弦波的相位偏移，和物體距離攝影機的距離成正比，因此可以利用相位偏移來測量距離。
連續波調制原理示意圖（來源：計算機視覺life）
連續波調制的測量原理，相對脈衝調制來說複雜一些。同樣具備優缺點，
優點：
相位偏移相對於脈衝調試法，消除了由於測量器件，或者環境光引起的固定偏差。
可以根據接收信號的振幅A和強度偏移B，來間接的估算深度測量結果的精確程度（方差）。
不要求光源必須是短時高強度脈衝，可以採用不同類型的光源，運用不同的調制方法.
缺點：
需要多次採樣積分，測量時間較長，限制了相機的幀率。
需要多次採樣積分，測量運動物體時可能會產生運動模糊。
微軟推出了兩款 Kinect，Kinect 一代（Kinect v1）是基於結構光原理的深度相機，Kinect 二代（Kinect v2），正是基於 TOF 原理的深度相機。
小編認為，ToF 既然是一種非常好的測距技術，那麼用於非人臉辨識領域最適合不過了。相比較 3D 結構光方案，ToF 還可以適用於室外場景，適用性得到大大的加強。
典型廠商：PICO-青島小鳥看看
Pico 是新近成立的一家公司，總部位於青島（之前北京），公司成立於2017年，重點專注於 3D 視覺技術，最早（也不算很早）做 VR 眼鏡起步。
提供 ToF 感測模組、配套軟體，跨平台開發工具的全套解決方案，發佈了 DCAM100、DCAM710、Air Camera 等多款深度攝影機平台，與機器人、智慧物流、金融安控、智慧零售、消費娛樂、汽車電子、工業自動化、AR/V3D 掃描等行業客戶，展開緊密合作。
Pico 的 ToF 模組和成品（紐豪斯拍攝）
（從上到下：DCAM100/DCAM710和air camera）
核心產品技術參數：
air camera ToF + RGB深度感測一體機
-CPU：高通驍龍605
-RAM：3GB
-ROM：32GB
-本機操作系統：Android 8.1
-深度解析度：640*480@30FPS
-RGB感測解析度：1920*1080@30FPS
-視場角：69°（水平）51°（垂直）
DCAM100 TOF 感測模組
-深度解析度：640*480@30FPS
-視場角：69°（水平）51°（垂直）
-操作系統支持：Linux/Windows7/10
DCAM710 TOF + RGB 圖像感測模組
-深度解析度：640*480@30FPS
-RGB 感測解析度：1920*1080@30FPS
-視場角：69°（水平）51°（垂直）
-操作系統支持：Android/Linux/Windows7/8/10
Pico 旗下的 Pico Zense 產品線提供客製化開發，如在工作距離、鏡頭視場角（FOV）、接口、尺寸、幀率、產品形態（Depth only/RGBD/PCBA only/成套模組）等方面進行客製化開發。
Pico Zense 深度成像的效果（3種）
Pico 的背後，由高通 Qualcomm 提供 5G 和 AI 平台、ADI 提供 3D 深度引擎、Geoertek 提供製造和供應鏈管理，當然核心還是 ADI 的 ToF 技術。
雷射雷達技術
雷射雷達測距技術，透過雷射掃描的方式，得到場景的 3D 資訊。其基本原理，是按照一定時間間隔，向空間發射雷射光，並記錄各個掃描點的信號，從雷射雷達到被測場景中的物體，隨後又經過物體反射，回到雷射雷達的相隔時間，據此推算出物體表面與雷射雷達之間的距離。
雷射雷達由於其測距範圍廣、測量精度高的特性，被廣泛地用於室外 3D 空間感知的人工智慧系統中，例如自主車的避障導航、 3D 場景重建等，應用雷射雷達所捕獲的 3D 資訊，體現在彩色圖像座標系下，是不均勻並且稀疏的。
由於單位週期內， 雷射掃描的點數是有限的，當把雷射雷達捕獲的 3D 點，投射到彩色圖像座標系下，得到深度圖像時，其深度圖像的深度值，以離散的點的形式呈現，深度圖像中許多區域的深度值是未知的。這也就意味著彩色圖像中的某些像素點，並沒有對應的深度資訊。
雷射雷達目前被廣泛應用於無人駕駛領域，當然也可以應用於安控領域，其對岸典型的代表企業是鐳神智能。
基於雷射雷達的智慧安控系統，旨在彌補監控技術、感測器報警技術，被動防禦的特性，和智慧圖像分析技術，在環境應用中的局限性，透過雷射雷達主動防禦的特性，結合高清影像監控技術，對重點監測區域的目標，進行定位跟蹤、放大、記錄目標的運動軌跡，通知上級單位進行處理。
典型廠商：鐳神智能
鐳神智能基於雷射雷達的智慧安控系統，是高成本人力守衛的創新替代方案，實現持續的周界自動監控，它非常適合機場監視、政府重要基礎設施和商業設施等應用。全天候的雷達系統檢測，跟蹤和辨識任何威脅的確切位置。
透過檢測周邊內外，可以在白天或晚上任何時間，進入現場之前辨識潛在的入侵者。作為一個全自動的系統，系統會在發生潛在的或實際外圍威脅時，發出警告或者警報，在外線被攻破之前，檢測到威脅，或者報告可疑行為，讓安全團隊在實踐發生之前，防止這些威脅。
系統主要由雷達探測系統、射頻定位系統、聯動控制分系統、網路傳輸及供電分系統、監控中心系統組成。同時可以根據需求提供多個反探測、可穿戴式的人員定位標籤（超寬頻無線射頻定位標籤），實現身份與告警關聯。
雷射雷達的核心技術，在於雷射雷達點雲處理，主要包括：
搭建系統框架，建立與客戶端通信系統，包括點雲顯示、區域顯示、警報資訊等。
可以獲取客戶端的區域設置參數，告警區內設置無效區的能力，具備繪製多個異形防區的能力。
可以將客戶端下發的區域參數保存，斷電上電後可以直接啓用。客戶端可以讀取雷達中設置的區域參數。
辨識物體大小可設定，可根據障礙物的大小屏蔽較小的物體。
自動定位入侵物在預警區的位置，並根據雷達在世界座標系的位置方位，計算入侵物在世界座標系中的位置。
辨識靜止、緩慢移動的物體，和高速入侵的物體，並輸出物體的速度。
自動記錄警報資訊，並輸出。
輸出警報燈（開關量，不少於四路）、客戶端控制雷達報警和消警。
雷達遮擋判別、前窗有污染時報警、探測器非法旋轉，或者探測角度發生改變時被啟動。
雷達故障判別、探測器內部自檢錯誤時被啟動。
可以在地圖中顯示障礙物運動的軌跡（客戶端後台處理）。
設置所有的雷達區域可以建構一個地圖。
相比較 3D 結構光和 ToF 等三維解決方案，雷射雷達作為一種補充的方案也具備自己的優勢：
主動防禦、自動跟蹤。以目標定位為核心的全新安防理念，突出主動防禦性，雷射雷達提供目標的即時定位資訊，根據系統設置條件自動觸發告警。
全天候、無漏報，雷射雷達，不受光照影響，在大霧、大雪、大雨等，室外惡劣的環境下，智慧調節全天候不間斷工作。透過智慧算法，有效區分車輛、動物雜草等干擾目標，同事可以計算出障礙物移動的速度和距離，實現針對性探測。
精度高、範圍廣，雷射雷達掃描精度為釐米級，掃描分辨率為 0.18 度，測量精度高。雷達扇形掃描，角度 360 度，半徑 0-500m，防護區域大。
該系統可以實現最佳跟蹤，可以在平面視圖顯示器上，顯示數百個對象，根據配置的規則和屬性（如大小、速度和方向）對其進行分類。雷達感測器的快速更新速率，可以即時更新其位置。所有的系統活動包括軌道、威脅和警報的運行歷史，被寫入到單個的數據庫。
主要的缺點在於造價昂貴同時，沒有直接生成 RGB 的影像監控信號，不能作為影像替代方案。
雷射雷達3D成像效果（來源：镭神智能）
總結
RGB雙目攝影、結構光技術和 ToF 技術各有特點，對比如下表所示：
從上表可以看出，TOF 測量的精準度和穩定性較好，適用於室外環境；但結構光可以做得更小，功耗小，測量解析度也相對高，不適用於室外環境；雙目模擬了人眼結構，但它屬於被動光，無法適應暗光環境；而前兩者是主動光，可以適應暗光環境。
如果小編發現 AI 賦能安控的未來大發展趨勢，3D 人臉辨識和非人臉辨識成立的話，從目前來看 ，3D 人臉辨識的最佳技術是結構光技術，而非人臉辨識最佳的技術當屬 ToF 技術，當然兩種技術互有交集，隨著技術的進步，而且的界限越來越模糊，不論怎樣，結構光和 ToF 技術，都會成為未來的技術，現在關注都還不算太晚。
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