攝像機陣列的成本通常最低，其開發(fā)工作主要在軟件方面。雙攝像頭解決方案已經(jīng)廣泛應(yīng)用于許多智能設(shè)備和移動電話中。ToF傳感器的成本適中，而結(jié)構(gòu)光的成本最高。但是，隨著ToF的批量生產(chǎn)，預(yù)計其成本在不久的將來會大大降低。

●可擴(kuò)展性

通過展望這些技術(shù)的潛力，我們可以更好地利用它們來滿足未來的需求。

ToF是半導(dǎo)體技術(shù)，并且具有最佳的可伸縮性。它的深度精度可以通過片上時間數(shù)字轉(zhuǎn)換器/混合電路進(jìn)行縮放，其深度圖分辨率可以通過傳感器尺寸進(jìn)行縮放，其測量范圍可以通過光源功率/調(diào)制方案進(jìn)行縮放，并且其功耗可以通過用半導(dǎo)體技術(shù)擴(kuò)展規(guī)模。

另一方面，結(jié)構(gòu)光具有不錯的可伸縮性。光學(xué)系統(tǒng)是結(jié)構(gòu)光的關(guān)鍵組成部分，光學(xué)系統(tǒng)可以隨著封裝技術(shù)而擴(kuò)展（盡管不如半導(dǎo)體快）。

最后，縮放攝像機陣列主要依賴于軟件：我們將需要更好的算法來縮放其深度感應(yīng)性能。它更像是一個數(shù)學(xué)問題，而不是工程問題，而改進(jìn)硬件并沒有太大幫助。即使使用分辨率更高的相機，點匹配問題仍然存在。

資料來源：德州儀器

建議僅使用結(jié)構(gòu)光來執(zhí)行生物識別任務(wù)，因為它具有最佳的深度精度。游戲應(yīng)用需要中等深度分辨率和快速響應(yīng)，因此ToF傳感器似乎是最合適的。對于其他應(yīng)用程序（包括定位，識別，測量和增強現(xiàn)實），所有技術(shù)都可以做到，但是某些技術(shù)比其他技術(shù)更適合特定的應(yīng)用場景。例如，相機陣列可能最適合在需要深度測量范圍的開放空間中的AR應(yīng)用，而ToF傳感器最適合可以控制環(huán)境亮度的室內(nèi)AR.

深度傳感器的應(yīng)用

1. AR / VR:用于感知真實的3D環(huán)境并在虛擬世界中重建它們

深度信息對于VR / AR設(shè)備的人機交互也是必需的。設(shè)備必須準(zhǔn)確響應(yīng)用戶的3D運動，因此肯定需要高性能的深度傳感器。

例如，谷歌的Project Tango使用深度傳感器來準(zhǔn)確地測量實際環(huán)境，并通知其圖形算法將虛擬內(nèi)容放置在適當(dāng)?shù)奈恢谩ＥcPokemon Go的AR模式相反，由于算法沒有環(huán)境深度信息，因此用戶經(jīng)?？梢钥吹絇okemon放置在不正確的位置。

2.機器人：用于導(dǎo)航，定位，地圖繪制和避免碰撞

許多倉庫已經(jīng)利用了將物品從一個地方運輸?shù)搅硪粋€地方的全自動駕駛汽車。車輛自行行駛的能力需要深度感應(yīng)，以便能夠知道它在環(huán)境中的位置，其他重要事物的位置，最重要的是，它如何安全地從A移到B.類似地，任何用于拾取目的依賴于深度感應(yīng)來了解目標(biāo)對象在哪里以及如何獲取它。

這些相同的應(yīng)用對于任何自動駕駛汽車的成功都是必不可少的。實際上，目前無人駕駛汽車面臨的最重大挑戰(zhàn)之一是為汽車配備精確的深度傳感器和CV系統(tǒng)，而不會大幅增加成本。這仍然是一個競爭激烈的市場，許多新創(chuàng)公司都在爭奪領(lǐng)導(dǎo)地位。

3.面部識別：在防止欺詐的同時提高便利性

大多數(shù)人臉識別系統(tǒng)使用2D相機捕獲照片并將其發(fā)送給算法來確定人的身份。但是，這存在很大的漏洞：糟糕的演員會欺騙系統(tǒng)，因為他們無法分辨是看到的是真實的3D面孔還是2D照片。為了使人臉識別安全，必須使用具有深度感應(yīng)功能的3D相機。

除了阻止漏洞外，3D人臉建模還可以傳達(dá)人臉的更多特征，以實現(xiàn)更準(zhǔn)確的識別。

4.手勢和接近檢測：用于游戲，安全性等

飛行時間（ToF）深度傳感器已被許多設(shè)備用于這些目的。在簡單的實現(xiàn)方式中，深度傳感器僅需要檢測一個點的深度信息，例如用于手勢檢測的手或用于接近度檢測的臉部。因此，具有簡單的光學(xué)器件（和較窄的視場）的深度傳感系統(tǒng)就足夠了。隨著手勢檢測的發(fā)展，使用了更復(fù)雜的深度感應(yīng)系統(tǒng)，例如Microsoft的Kinect.

深度傳感器的創(chuàng)業(yè)機會

在未來幾年中，深度感應(yīng)將成為一個巨大的市場。當(dāng)前，深度感測中的許多技術(shù)仍有很大的改進(jìn)空間，這可能是技術(shù)初創(chuàng)公司的機會。此外，初創(chuàng)公司可以嘗試將當(dāng)前的深度感應(yīng)技術(shù)用于新興應(yīng)用。

1、深度感測技術(shù)與CV應(yīng)用程序的結(jié)合

深度感測系統(tǒng)可以與當(dāng)前的計算機視覺應(yīng)用程序結(jié)合使用，以大大提高其性能并滿足實際部署的需求。這也有助于減輕極端情況的影響——2D中的許多極端情況實際上可能是3D世界中的正常情況。

深度感測可以使CV算法執(zhí)行我們生活中更重要的事情，其中一些甚至可以是破壞性的創(chuàng)新，從而創(chuàng)造更多的市場，例如面部識別。

2、ToF傳感器——以合理的價格使用脈沖激光

當(dāng)前，用于移動設(shè)備的ToF傳感器通常使用低成本的基于調(diào)制的光源。如前所述，基于調(diào)制的光源具有范圍模糊性，并且其性能通常不如脈沖激光器。脈沖激光器已經(jīng)成功地用于LiDAR中，但其成本，功耗和尺寸仍然不適用于移動設(shè)備。