使用 LiDAR 增強傳統機器視覺以提高應用程序和系統的能力

作為人類，我們有幸擁有非凡的生物傳感器，例如我們的眼睛和耳朵，以及我們大腦形式的令人難以置信的處理器。那些創建機器視覺系統的人開始嘗試使用在視覺光譜中運行的成像傳感器以及人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 技術來提供對象檢測和識別功能來復制我們的人類能力。通過使用雙傳感器提供雙目視覺和深度感知，可以進一步提高這些系統的熟練程度。

問題在于，盡管傳統的機器視覺系統非常出色，但它們也存在與人眼相同的問題，例如受限于可見光譜，以及在低光和惡劣天氣條件下（例如下雨、雪和霧。想象一下如果這些機器視覺系統能夠克服這些限制的可能性。在這里，我們將探討與傳統成像系統相關的挑戰，以及針對未來成像應用（例如人員跟蹤、體積測量、機器人技術等）的解決方案。

傳統成像系統的問題

傳統和熱傳感器的一個缺點是，它們在確定距離和跟蹤多個運動中的物體時并不是非常有效，因為它們在彼此前面或后面經過。克服此限制的一種選擇是使用一個或多個光檢測和測距（也稱為激光成像、檢測和測距 (LiDAR) 傳感器）來增強傳統和熱成像傳感器。

傳統成像系統被歸類為無源成像系統，因為它們可以檢測來自外界的任何電磁能量，例如可見光或紅外線。相比之下，LiDAR 被歸類為主動遙感系統，因為它使用快速發射的激光產生光。LiDAR 系統測量發射光傳播到它前面的任何物體并再次返回所需的時間。這些時間用于計算行進的距離。

與標準成像系統創建 2D 像素陣列（圖片元素）的方式大致相同，LiDAR 成像系統創建 3D 體素陣列（體積元素）。LiDAR 使用的窄激光束可以以非常高的分辨率檢測和映射物理特征。事實上，在需要高分辨率和高精度深度數據的應用中，LiDAR 的性能明顯優于標準立體深度相機。

根據目標應用，設計人員可以將 AI/ML 系統與各種傳感器組合結合使用，包括：

提供物體檢測和識別的傳統圖像傳感器

用于擴展可觀測光譜的熱圖像傳感器

LiDAR 傳感器提供高度準確的測量、運動和跟蹤功能

讓我們看一個可能的用例。考慮 COVID-19 大流行。感染冠狀病毒的人的一個癥狀是體溫升高。設計人員可以使用熱傳感器和 LiDAR 傳感器增強傳統的機器視覺系統，以檢測機場旅客休息室等環境中的潛在載體。

介紹英特爾?實感? LiDAR 攝像頭L515

英特爾的實感技術提供了多種基于視覺的解決方案，旨在讓您的設計能夠理解 3D 世界。該系列的最新成員是Intel ? RealSense ? LiDAR Camera L515（圖 1），它擁有世界上最小（直徑 61 毫米，深度 26 毫米）和最節能的高分辨率 LiDAR 的權利，能夠每秒捕獲數千萬個體素。

圖 1：英特爾?實感? LiDAR 攝像頭L515的直徑小于網球。（來源：英特爾）

L515 基于專為室內應用設計的革命性固態 LiDAR 深度技術，非常適合需要高分辨率和高精度深度數據的應用。L515 的檢測范圍為 0.25 米至 9 米，每秒提供超過 2300 萬個精確體素，深度分辨率為 1024 x 768，每秒 30 幀 (fps)。對于需要結合傳統機器視覺和 LiDAR 的應用，L515 還具有全高清 (FHD) RGB 視頻攝像頭傳感器，以及 MEMS 加速度計和 MEMS 陀螺儀等附加傳感器（圖 2）。

圖 2：英特爾?實感? LiDAR 攝像頭 L515 的分解圖（來源：英特爾）

此外，L515 擁有一個內部視覺處理器，可以執行運動模糊偽影減少等任務，從而從主機處理器卸載此類任務。輕巧的 L515 功耗不到 3.5 瓦，使其成為市場上世界上最節能的高分辨率 LiDAR 相機。小尺寸和低功耗的結合使 L515 成為手持產品和小型自主機器人應用的理想選擇。

如果您有興趣在自己的設計中利用 L515，英特爾的開源實感軟件開發套件 (SDK) 2.0 是跨平臺和獨立于操作系統的。除了 Windows、Linux 和 Android，您還可以在 Jetson TX2、Raspberry Pi 3 和 macOS 平臺上安裝 SDK 2.0。

L515 使用與所有其他當前一代實感技術系列設備相同的 SDK，從而允許從英特爾的任何其他 3D 相機輕松過渡。這里的想法是開發一次，然后部署到任何當前或未來的英特爾實感深度設備上。我們當中有誰會反對這樣的哲學呢？

探索可能性

L515 的潛在應用會讓任何設計人員頭疼。LiDAR 傳統上與自動駕駛汽車和其他戶外應用相關聯，但 L515 打開了各種可能性的閘門，包括人員跟蹤、體積測量、機器人技術、3D 掃描等等。通過將熱成像技術與 LiDar 技術相結合，設計人員可以克服與傳統成像系統相關的常見限制。

你呢？您可以設想使用英特爾?實感?激光雷達攝像頭L515部署哪些類型的系統？

審核編輯黃昊宇