云计算 有用么TOF真的有用吗

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&&求TON与TOF的计算公式,对,是公式
求TON与TOF的计算公式,对,是公式
TON到底公式是什么?看到有不同的版本,1:TON=底物用量/催化剂用量
& && && && && && && && && && && && &&&2:TON=底物用量*产率/催化剂用量
& && && && && && && && && && && && &&&3:TON=其他?
求大神解答!!!!
嗯,有不懂得再问你:hand:
催化同一种底物,TON是从1开始研究么
没有这种说法!
求此文献,谢谢:hand:,
:hand::victory:
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tof 很早就提出的深度估计算法,但最近两年,由于TOF制造、生产和 ,基于 tof相机 Special Effects 图形图像处理 261万源代码下载-
&文件名称: tof& & [
& & & & &&]
&&所属分类:
&&开发工具: matlab
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&&提 供 者:
&详细说明: 很早就提出的深度估计算法,但最近两年,由于TOF制造、生产和应用,基于 tof相机的深度估计开始成为热点,文件是TOF的几个应用资料,希望有用-Very early on the depth estimation algorithm proposed, but the last two years, due to TOF manufacturing, production and application of the depth estimates based on tof the camera started to become hot, the file is TOF data of several applications, I hope be useful
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&&tof\.pdf&&...\.pdf&&...\.pdf&&...\.pdf&&...\.pdf&&...\3D Shape Scanning with a Time-of-Flight Camera.pdf&&...\Analysis and Adaptation of Integration Time in PMD Camera for Visual Servoing.pdf&&...\Pseudo-Four-Phase-Shift Algorithm for Performance.pdf&&tof
&[]:文件有密码,不知道密码
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&[] - 是详细介绍zigbee利用飞行时间来进行空间定位的资料,详细介绍了利用飞行时间定位的技术原理。
&[] - RANSAC的MATLAB工具包,MATLAB下实现了多种SAC算法
&[] - this program is TOF or it can monitor the environment by robot vision and then define objects.
&[] - 基于分割的深度图求取算法的文章,可以提高深度图的平滑效果
&[] - Stanford University大学教授,Ng近年来的11篇论文,主要研究方向为估测图像中物深度信息。
&[] - 本文提出的基于稀疏线性模型的优化算法能够相对准确、稳定地估计出二维特征点的深度信息。将深度估计值应用于形变算法,可以提高人脸的重建精度。
&[] - CRF的入门必读经典介绍文章,可以使读者以最快的速度了解CRF的原理。
&[] - 立体匹配
asw算法实现
立体匹配经典局部算法21ic官方微信-->
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& && &TOF是目前3D深度相机采用的主要技术方案之一,具有延迟小、成本低的优势,潜在应用场景十分广阔,目前,国外TOF相关技术市场发展十分迅速。
& & 从快速成长的海外TOF产业链来看,TOF Sensor技术目前主要由STM、TI、奥地利微电子等巨头垄断,以意法半导体为例,STM的Sensor是目前手机端搭载的最主流TOF芯片产品,近期受益于TOF快速发展,在手机中渗透率得到显著提升,STM喜获大量订单,股价上行明显;TOF产业链滤光片、红外LED、摄像头行业同样受益于下游成长,如红外LED企业台湾晶电,红外LED是TOF深度相机所需必备器件,正分享行业快速成长的红利,股价近期同样大幅上扬。
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[url=]1、TOF:深度相机翘楚,应用场景广阔 [/url][url=]TOF:[/url]速度快、精度高的深度相机技术& && &&&TOF是Time of Flight的简写,即飞行时间的意思,是目前3D深度相机采用的主要技术类型之一。而深度相机,又称为3D传感器,是能够通过视觉数据获得距离数据的摄像器件,因而在现实世界3D建模以及各类距离测量领域中大展拳脚。所谓飞行时间的3D成像技术(TOF),是指通过向待测目标连续发送光脉冲,然后利用传感器接收从待测物体返回的光信号,并通过探测光脉冲的往返飞行时间来得到待测目标物的距离信息。& & 目前包括TOF在内的能够实现对物体深度辨识的主流技术有三类:§ 第一类是(单目)结构光技术,代表产品是Kinect I代,其主要优势是识别距离远;但该技术的硬件难度大且成本较高,适合应用于室内环境。§ 第二类是双目视觉技术,该技术方案通过两个RGB摄像头模仿人的双眼进行测距,精度更高,但受光照影响较大;§ 第三类是TOF,TOF能够实时快速的计算深度信息,在体感应用体验上表现优异,但是成本相对较高,其渗透率提高有赖于进一步下降成本。
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& && &相较于其他技术,TOF在画面拍摄后,计算景深时不需后续处理,因此既可避免时间延迟,又可节省采用强大后处理系统产生的相关成本。此外,TOF测距规模弹性大,多数情况下只需改变光源强度、光学视野、发射器脉冲频率即可完成,适合在1m以外范围内追踪例如手指等近距互动系统,或是在虚拟现实情形下实现互动游戏等操作,潜在应用场景十分广阔。
[url=]应用领域广泛多样,市场仍在起步阶段[/url]TOF技术具有丰富的应用场景,在汽车、工业、人脸识别、健康,游戏、娱乐、电影特效、3D打印和机器人等诸多领域都有应用。在汽车上,TOF传感器可以用于自动驾驶,通过TOF技术对行车环境进行感知,从而获取环境信息以增加安全性,此外TOF还可以用于汽车内的乘客离位检测。在工业领域,TOF传感器可以被用作HMI(人机接口:Human Machine Interface),在高度自动化的工厂中,工人和机器人需要在很近的距离下协同工作,TOF设备可以用于控制各种情形下的安全距离。在人脸识别系统中,TOF相机的亮度图像和深度信息可以通过模型连接起来,迅速精准的完成人脸匹配和检测。在制作影视特效时,TOF相机可以将深度信息附加在视频图像中,精确确定场景中每个像素的空间位置。通过简单的后期处理,就能将特效道具插入影片的任何位置。此外,无论是固定式还是移动式的,TOF设备都可以作为一个性能优异的输入设备。TOF相机的手势识别能力特别适用于消费电子领域,例如游戏、手持式设备和家庭娱乐,以TOF设备为第一人称游戏提供了直观的接口,完全可以代替远程控制,鼠标和触摸屏。
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去年七八月份左右就了解到ST出了TOF的模块芯片。不知道现在的华为系列上面用的是不是ST的TOF
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尽管TOF相机具有诸多优点,但目前参与的进来的玩家仍然较少。目前主流的有TOF相机厂商包括PMD、MESA、Optrima、微软等少数几家,其中MESA在科研领域使用较大,PMD则是唯一一款能够在户内、户外均能使用的TOF相机,并且具备多种探测距离,可适用于科研、工业等多种场合,而Optrima、微软的相机主要面向家庭、娱乐应用,价格相对较低。未来TOF相机的进一步成长将依赖于其下游市场的成长,特别是满足对快速响应、交互互动有需求的应用场景,其领域的成长将对TOF相机的快速渗透起到关键性作用。
[url=]国际市场发展迅速,国内产业链起势在即[/url]
由于前沿科技的发展,市场对于深度视觉技术的需求呈现出井喷之势,如在机器人领域基于深度摄像头的视觉导航已经成为了公认的解决方案,而作为目前主流深度视觉技术中最有前景的TOF技术,更是饱受科技界各方之瞩目,然而,能够提供产品跟方案的厂商却只有德州仪器、意法半导体、Heptagon等寥寥几家。
国际科技巨头跑马圈地,TOF发展迅速抢先布局作为科技界领军代表,谷歌、微软、SONY等国际科技巨头早已关注起了TOF深度摄像项技术,在近年来更是收购了大批此领域的创业公司,并且也在极力完善此技术。这些科技巨头在完成收购并逐步成熟此项技术之后并没有向外界公开提供产品和方案,而是悉数在为自己的产品设立核心技术的门槛,从而建立起自己封闭的内部产品生态。目前能够提供TOF产品和方案的厂商只有德州仪器、意法半导体、Heptagon等寥寥几家,其中Heptagon公司的ELISA是目前全球首款探测距离达到5米的TOF 3DRanger传感器,而当下市面上能够买到的可以集成到手机应用上的TOF传感器仅仅只有意法半导体一家公司能够提供。手机市场的领导型企业旗舰机型已经搭载了意法半导体所生产的TOF传感器作为主摄像头的距离传感器,手机将有望从传统接近传感器进入一个精度更高的测距传感器的新时代。意法半导体推出的第二代TOF传感器VL53L0是目前市场上最小的TOF传感器,尺寸仅有4.4 x 2.4 x 1mm,相比上一代TOF传感器VL6180,其拥有更快的速度,更高的精度以及更长的测量长度,将大幅提升手机和平板电脑的拍照性能,为机器人、用户检测、无人机、物联网和穿戴式装置市场开拓新的应用机会。
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意法半导体的新一代TOF传感器VL53L0出现在了去年推出的大约六支手机之中,由于摩托罗拉已被联想收购,因此这六支手机全部来自亚太地区。未来伴随手机领导品牌可能出现的手势、面部识别功能,传感器前置有望使智能手机上的TOF传感器搭载量获得翻番。
国内TOF技术处于起步阶段,产业链储备已在进行目前国内能够提供运用深度相机技术解决方案的厂商屈指可数,仅有奥比中光、华捷艾米、图漾科技、乐行天下等少数几家。而对于TOF技术,国内仅有乐行天下能够提供基于TOF技术的深度摄像头,而且还是基于德州仪器和PMDTech所提供的第三方方案进行的二次开发,并且尺寸没有小到能够集成至手机之中。但围绕TOF的产业链储备国内已经在进行,依托于国内硬件供应链能力,少数厂商已经能够生产TOF深度摄像头模组或供应相关重要部件,对比国外应用现状有望实现加速渗透。
[url=]2、下**业快速扩张,推动TOF迅速成长[/url]TOF的快速成长依赖于下游领域的快速扩张。受益于下游市场的迅速崛起,TOF正在进入快速成长期:一方面,智能手机进入存量时代,微创新持续产生并加速渗透,对深度摄像的需求以及智能手机交互方式的变化促进TOF的市场扩张,在技术改善和成本趋低的背景下,TOF技术未来有望在手机中广泛应用;另一方面,以ADAS渗透率不断提高为代表的汽车智能化趋势、新型智能终端的应用渗透都在,TOF作为深度测量的主流技术方案,十分适用于局域场景内手势交互,伴随下游成长TOF将显著受益。[url=]T[/url][url=]OF技术改善[/url][url=]成本渐低,手机中广泛应用可期[/url]相比于其他深度摄像技术,TOF优势明显,但此前TOF长期收到成本高企、应用场景难寻的问题未得到广泛应用。TOF传感器在手机领域中的首度现身是在LG手机,零部件是三合一智能光学模块VL6180,整合了近接传感器、环境光传感器以及垂直共振腔面射型雷射(VCSEL)光源,并由CMOS工艺打造。TOF技术目前应用的主要场景是运用于手机摄像头的快速自动对焦以及手势、面部识别,以及一些消费级摄像头的距离测量与3D建模。但目前由于高昂的价格,TOF仍主要应用于少量高端机型或者作为亮点应用于少数机型。这一切伴随TOF技术逐渐成熟、成本日益平民化,其近视的不足也因为手机使用场景的需求特点而可以忽略不计,TOF正在手机应用领域施展拳脚,多款手机厂商已经集成了ST的TOF sensor,包括:华为P9,V8,联想 moto g4+, HTC M10,还有LG的非常多款手机,伴随技术改善和成本渐低,未来TOF有望在手机中广泛应用。
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去年七八月份左右就了解到ST出了TOF的模块芯片。不知道现在的华为系列上面用的是不是ST的TOF ...
介绍也在用了
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产品价格趋降,成本日渐平民化TOF技术作为辅助手机相机快速对焦的一大尖兵,并没有在智能手机上普及开来,而仅仅是在一些品牌旗舰机中才能觅得其踪影,如iPhone 7、华为P9、HTC M10等,其中最主要的原因就是其高昂的成本。因而限制了TOF在智能手机中渗透率的提高。成本问题在于器件价格,个中关键就是光子探测阵列。Sensor作为TOF方案中探测反射光线的传感器,必须拥有极快的响应速度,因此技术要求难度较大。目前能够提供产能的厂商十分有限,同时也由于产量规模较小,成本居高不下。意法半导体是目前少有的能够提供TOF Sensor的企业之一,几乎垄断了手机TOF Sensor。但这一切正在伴随进入厂家的增多和技术的成熟发生改变。TI所生产的TOF传感器OPT8241通过使用CMOS像素阵列,大大降低了传感器成本,这将有望成为TOF传感器大规模量产的基础。并且,国内厂商也在积极介入,在后道产业链精细成本,相比之前售价高达699美元的TI的TOF传感器评估模块,乐行天下的TOF摄像模块成本已降至大约四五百左右。
近视问题消除,手机场景正当时TOF传感器长期以来还受到“近视”的问题困扰,在远距离深度摄像领域TOF并不擅长。但这一问题在手机应用场景下并不是什么问题:§& &一方面,TOF技术在不断升级,探测距离正在拓展,Heptagon发布的新一代TOF传感器ELISA探测距离已达5米;§&&另一方面,一般手机相机拍摄距离达m级时,成像位置就十分接近焦点位置了,目前的TOF传感器已经完全能够胜任辅助自动对焦的任务;
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尺寸不断缩小,符合手机轻薄化在手机日益比拼身材的当下,传感器也要跟着瘦身才能入得了手机的怀抱。目前全球最小的TOF传感器是由意法半导体生产的VL53L0,尺寸已经达到4.4 x 2.4 x 1mm,能够很好地满足轻薄手机的要求。成本的持续降低、尺寸的日益轻薄化以及TOF与手机使用场景的天然相容性,使得TOF已经具备了普及的条件。未来,在领导品牌手机终端的引领下,TOF有望渗透率显著提高,成为智能手机进行部件升级的有益重点方向。
[url=]汽车智能化趋势已成,景深测量势在必行[/url]美国高速公路管理局(NHTSA)将智能汽车自动驾驶技术划分了5个阶段,分别为无自动化(L0级)、个别功能自动化(L1级)、多项功能自动化(L2级)、受限条件下自动驾驶(L3级)和完全自动驾驶(L4级)。
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其中L0~L2阶段,主要是ADAS(Advanced Driver Assistant System,高级驾驶辅助系统)的应用普及阶段。ADAS可以实现多种主动安全功能,伴随ADAS渗透率与融合度的提高,汽车的智能水平得到显著提升,并过渡到L3水平。当无人驾驶技术进入L3阶段后,可以有条件的实现无人驾驶。借助于成熟的车联网(V2X),最终将实现完全的无人驾驶,即L4阶段。因此,ADAS的普及和融合既能促进单车的智能化,同时也是无人驾驶实现的基础条件。
目前,谷歌的无人驾驶汽车已经能够达到L3水平,各大整车厂在无人驾驶方面也正从L1阶段向L2以上阶段过渡。ADAS市场目前尚处于导入期,渗透率还比较低、未来发展潜力巨大。根据AutoLab的数据,2015年10月国内市场各种功能的ADAS的渗透率分别为:BSD 3.8%,AP 2.6%,FCW 2.6%,AEB 2.4%,SVC 2.3%,LDW 1.7%,ACC 1.3%,LKS 0.8%。全球整车市场ADAS的渗透率也低于10%,欧美地区市场接近8%,新兴国家市场则仅为2%,仍有很大提升空间。据PR Newswire咨询公司测算,未来全球ADAS渗透率将大幅提升,预计2022年全球新车ADAS搭载率将达到50%。
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ADAS市场目前尚处于导入期,渗透率还比较低、未来发展潜力巨大。根据AutoLab的数据,2015年10月国内市场各种功能的ADAS的渗透率分别为:BSD 3.8%,AP 2.6%,FCW 2.6%,AEB 2.4%,SVC 2.3%,LDW 1.7%,ACC 1.3%,LKS 0.8%。全球整车市场ADAS的渗透率也低于10%,欧美地区市场接近8%,新兴国家市场则仅为2%,仍有很大提升空间。据PR Newswire咨询公司测算,未来全球ADAS渗透率将大幅提升,预计2022年全球新车ADAS搭载率将达到50%。
ADAS对行车周边世界以及车内空间状况进行了解,实现对景深的测量是对环境信息解读必然面临的问题,因此为TOF的应用提供了广阔市场空间。例如:Infineon与科世达推出的基于TOF技术的3D图像传感器芯片REAL3的摄像头驾驶员辅助系统;Melexis的ToF传感器MLX75023,它与3D视觉及手势识别解决方案供应商SoftKinetic公司提供的软件进行绑定,以判断驾驶员的注意力是否集中在驾驶上。未来在以ADAS渗透率提高为代表的汽车智能化过程中,TOF有望跟随成长分享红利。
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[url=]新型智能硬件起量在即,输入革命助力TOF起飞[/url]自2008年开始,随着苹果引领的智能手机浪潮兴起,全球消费电子零组件企业快速发展,尤其是年,智能手机进入快速渗透期,开启了一个千亿美金的市场。而从2015年开始,智能手机逐步进入换机期,增速下台阶趋势已经确立。2015年国内手机市场销量4.38亿部左右,同比增长仅3%,2016财年第2季度,苹果手机遭遇13年来销量首降,领头羊风光渐褪,智能手机宣告走向存量时代,产业周期进入后半程。旧周期走向末路,往往意味着新周期即将开启,后智能手机时代已经悄悄到来。以VR设备为代表的新型消费类智能硬件正在加速进入日常生活。
VR设备在目前的交互方式大多依靠手柄,对于注重体验的VR设备而言,手柄的操作不够自然和真实。毋容置疑,交互性最好的莫过于全身动作捕捉系统,然而其成本过高难以普及,这种情况下简单的手势交互成为了一个理想的方案。因此,VR设备的制造商开始纷纷尝试TOF技术对用户的肢体动作进行捕捉。例如,ThisVR 做手势识别,硬件采用的正是基于TOF的度摄像头技术的传感器。软件上,则是基于深度学习算法,训练深度图中的手势和人实际的手势进行匹配,小型化是未来相关技术的发展方向。
输入方式革命正在悄然发生正如同在智能手机创新周期中触控方案颠覆键盘输入一样,未来以TOF为代表的景深探测技术将在新型设备领域取得自己的生存之地,引领下一创新周期的输入革命。从核心计算设备的输入方式的演化进程中,我们可以清晰的看到:输入方式始终在向更加自然性、更少学习成本的方向在演进。PC问世时的键盘输入需要学习和记忆;鼠标的介入则仅需点击来完成操作;智能手机摆脱了PC的巨大体积,得益于触控的输入形式更加符合便携性与人体动作的特点;而手势、语音、动作等更加接近人体自然肢体信号的输入方式正在进入我们的生活,未来将在新硬件设备时代大放异彩。而TOF相机对深度的测量正响应了手势输入的要求,未来在VR、AR等领域有望跟随其成长跟随受益。
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[url=]3、核心器件跟随成长,有望分享产业链红利[/url]
[url=]TOF相机硬件结构复杂,核心器件作用突出[/url]TOF技术的实现方案中,调制的红外脉冲发射出去,在3D物体表面发生漫反射,再通过CMOS传感器接收反射回来的光(经滤波器选取后的特定波长的光)。由于光在空气介质中飞行了一段时间,因此形成了相位差。通过测量相位差,就可以判断该光束的飞行距离,则可得出物体表面距离设备使用者的距离。基于此技术方案,TOF相机的实现主要包含以下几个组件。§ 发光单元:通常由相机的红外LED发出不可见的红外光线,频率上限为100MHz;§ 光学镜头:用于收集反射回的光线。镜头上的带通滤波器只允许与发光元件发出的光线波长相同的光通过。使得相干光线得到抑制并降低了噪声。§ 图像传感器:TOF相机的核心器件,接收反射回来经滤波器选取后的光,负责测量每个像素点光线从发光元件到目标物体再回到传感器的时间。§ 驱动器:无论是发光元件还是图像传感器都需要高速信号来控制并且同,这些信号必须非常精确;§ 计算单元/接口:相机可以直接计算得到距离数据。但为了结果更加精确,有时会需要一些校准数据,这时相机通过USB或Ethernet接口向外传输距离图像。
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从TOF的技术路线中可以清楚的发现作为发射端的红外LED、必备器件滤波片以及接收端的摄像头在其中扮演的重要作用。基于TOF技术的体感交互设备通过红外LED、滤波片和摄像头来完成对3D动作的追踪,核心器件的跟随成长将成为必然。目前我国在相关产业已经具备一定布局,未来有望迎来超预期成长。
[url=]红外LED:应用场景多样,成长空间广阔[/url][url=]红外发光二极管(IR LED)是一种将电能转换为光能的近红外发光器件,具有体积小、功耗低、指向性好等优点,广泛应用遥控、遥测、光隔离、光开关、光电控制、目标跟踪等系统。[/url][url=]IR LED应用领域广泛:在安防监控领域方面,通常采用IR 850nm、940nm波段LED的网络监控摄影机;在汽车电子领域,则有设置于汽车头灯中的夜视(Night Vision)系统,可令驾驶视野达150至200米;IR LED在传感器领域同样应用广泛,包括应用于智能手机的近距离感应器(Proximity Sensor)模组、可穿戴设备外以及生物感测器(Bio-Sensor)应用,例如侦测心跳采用IR 530nm、660nm、940nmLED,侦测血氧则采用IR660 nm 与940nm LED;另外,在生物识别领域,IR LED也有着值得期待的应用前景, IR 810nm LED可应用于虹膜识别,估2020年搭载红外光辨识感测器的行动装置将达4亿部,具有可观的规模。[/url]
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[url=]根据IHS估算,2015年全球红外LED销售额达2.41亿美元,从2015年到2021年期间,年均复合增长率有望达到8.4%,达到3.9亿美元市场空间。其中,亚太地区在年期间占据IR LED营收的69%。对于红外LED不仅市场成长空间大,现阶段毛利水平也较高,单颗价格约为同尺寸蓝光LED的8-16倍。红外LED未来将广泛应用于深度传感器领域,TOF技术的成功将带动红外LED市场的持续成长。由于红外线LED制造需要使用四元晶粒,未来该领域的产品供应商有望跟随深度相机领域的快速增长获得超预期受益。[/url]
[/url][url=]摄像头:接收端重要设备,搭载量有望上升[/url][url=]在TOF的实现方案中,摄像头扮演着重要角色,反射回来的光经滤波片选取后再由摄像头完成接收并最终经处理器处理完成计算。TOF景深测量方案为摄像头的使用提供了新的下游应用市场。[/url][url=]意法半导体于2016年初发布了新款基于TOF技术的测距传感器,可实现更快、更远、更精确的测距功能,大幅提升手机和平板电脑的拍照性能,未来有望应用于手机终端。一旦TOF技术成熟、成本下降并应用于手机终端,将使得智能手机搭载摄像头数量增加,从而推动摄像头的在消费类电子产品领域的成长。[/url][url=]TOF在汽车智能化领域的应用同样推动车辆搭载摄像头数量的增加。英飞凌与科世达推出的TOF传感器可实现车用物体跟踪与手势识别,以判断驾驶员是否注意力足够集中、是否正疲劳驾驶,从而启动相应对策。这都使得在汽车驾驶舱内部增加摄像头数量,提供摄像头在汽车领域的应用比重。[/url]
[url=]滤光片:TOF必备器件,受益景深相机成长[/url][url=]在TOF的技术实现过程中,尽管TOF摄像头的基本部件与应用于其他领域的摄像头基本一致,但在滤光片上有着较大差异。以手机为例,目前传感器芯片多为CMOS芯片,由于CMOS自身只能获得光强信号,并不能辨别光的颜色,因此需要在每个像素上设置滤光器以允许特定颜色的光通过。而在TOF相机中,滤光片则是为了测量景深服务,因此需要采用窄带干涉滤光片。[/url][url=]红外带通滤光片只允许与发光元件发出的光线波长相同的光通过。使得相干光线得到抑制并降低了噪声。按照结构的不同可将其分为法布里-珀罗型滤光片、多腔滤光片和诱增透滤光片。因为由它获得的透过光谱带都比较窄,所以又叫窄带干涉滤光片。这种滤光片的透过率对薄膜的损耗非常敏感,所以制备透过率很高、半宽度又很窄的滤光片是很困难的。该滤光片的主要包括两个应用领域:一是各种夜视设备如安保摄像头,夜视仪等,二是TOF相机这种需要红外测距的设备。随着未来各种电子设备的应用场景越来越广泛,窄带干涉滤光片的出货量将逐步增加。[/url]
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[url=]由于滤光片是TOF相机实现的必备元器件,因此在TOF相机成长的过程中成为最为直接受益的硬件领域之一。2013年全球手机摄像头总销量约26亿只,总价值约为700亿元,其中滤光片的价值约为20亿元。未来得益于车载领域和消费类电子领域摄像头的广泛应用,滤光片将得到更为广阔的市场。而TOF深度相机作为景深测量的重要技术实现方案将成为未来滤光片下游中的重要细分市场,相关滤光片产业供应商有望跟随TOF相机市场的成长分享成长红利。[/url]
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还好吧,有机会,我要去弄块评估板测试下;
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这个技术对检测对象的空间位置与图像是同时获得的吗?
向佩哥学习!
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这个技术对检测对象的空间位置与图像是同时获得的吗?
具体不太清楚;
应该不是吧,用在手机上,摄像头还是要的
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