画期的な技術として、3Dセンシングはそのアプリケーションの分野で素晴らしいです！テクノロジー愛好家は、新しい発明を渇望しています。 3Dセンサーはディープセンシングテクノロジーの中心であり、その目的はデバイスを現実の世界に接続することです。これはほとんどの消費者にとってエキサイティングです。 3Dセンサーは、カメラやドローンからロボットまで、現代の生活に幅広い用途があります。
モノのインターネットでセンサーを使用することで生命感が生まれ、人工知能も繁栄しているからです。たとえば、カメラセンサーは人工知能に「視覚」を与え、マイクはそれに「聴覚」を与えます。
センサーは、さまざまな検知パラメーターの入力に同時に対応できます。人工知能は、赤外線を使用して熱の違いを感知し、さまざまな物体を識別できます。超音波の「聴覚」は、人間が聞くことができない音波を識別することができます。
仮想現実（VR）および拡張現実（AR）でのアプリケーション
バーチャルリアリティと拡張現実では、電話会議に3Dセンシング技術が使用されており、不動産開発者のマーケティングチームもこれを使用して、販売中の物件をリモートで顧客に見せています。ゲーム愛好家にとって、3Dセンシング技術は、3D印刷、デザイン、オブジェクト、顔認識にも使用されながら、エキサイティングな体験を提供します。
世界のトップテクノロジー企業はそれほど遅れをとっていません。サムスンとアップルはどちらも、3Dテクノロジーを使用して製品の競争力を高め、ライバルと競争しようとしています。 QualcommとQijingOptoelectronicsは協力して、バイオ顔認識、3D再構築、セキュリティ、自動車で使用する高解像度の3D深度認識カメラを発売しました。
3Dセンシング最新アプリケーション
3D画像センサーのメーカーであるVayyarImage Inc.は、壁を貫通する3Dセンサーを導入します。そのターゲット顧客は、ケーブル会社、ブロードバンド、スマートホームです。しかし、スマートホームに入る時間はまだあります。これは、同じ部屋にいる複数の人の動きや行動を監視するために3Dセンサーが必要なためです。インストールの作業負荷は小さく、視野は経済的であるために十分に広く、動作するために複数のセンサーを必要としません。
スマートフォンベンダーも、3Dセンサーを徐々に携帯電話に統合しています。 Allied Market Researchによると、2018年までにスマートフォンの80％に3Dセンサーが搭載される予定です。これまで、3Dセンサーは生体認証スキャン、ジェスチャーセンシング、写真の特徴の認識に使用されていました。
サムスンギャラクシーノート8は3Dカメラ技術を搭載したスマートフォンです。 iPhone 7 Plusは、長距離での撮影でも結果を保証する12メガピクセルのリアデュアルカメラも備えており、視覚的なズームの問題を克服します。
3Dセンシング技術は、ユーザーインターフェイスでのジェスチャ認識にも使用できます。まだ開発の初期段階ですが、3Dセンシングは大きな進歩を遂げます。構造グラフィックまたは光源の視覚要素の赤外線源を遮断することにより、ユーザーはジェスチャーだけでゲームまたはエンターテインメントデバイスを制御できます。
Appleは、LinXの買収を通じて、ステレオビジョンプラットフォームを開発しました。このアイデアは、人間が奥行きを知覚し、2台のカメラでオブジェクトをキャプチャし、水平に配置された各オブジェクトを分析することから生まれました。
同様に、3Dセンシング技術も自動車業界で実証されています。長距離ドライバーは、それを使用して行動を監視します。トラック内に3Dセンサーを設置すると、ドライバーが眠いときに思い出させることができます。ケーブルテレビ、防火、セキュリティもこの技術の有用性を感じており、医療機関は患者の体の異常をチェックすることが有用であると考えています。 3D ToFセンシングシステムの多くのサプライヤーの中で、GeniusProsは非常に有名です。
「私たちは3次元の世界に住んでいます。つまり、人間の行動分析、ロボット工学、および自律的な車両回避には、正確な3次元の情報認識が必要です。ただし、通常のカメラは2次元情報しか認識できないと、GeniusProのCEOであるブルース氏は述べています。 Bai氏は、数週間前にサンフランシスコで開催された記者会見で、「3Dセンサーを適用することで、リアルタイムの環境情報を取得できるため、収集されたデータは、次の状況で最も可能性の高い高度なアルゴリズムによって推測できます。それは人工知能の魔法でもあります。」
3Dセンサー技術の主な欠点は、消費電力の問題です。いずれにせよ、3Dセンシング技術は依然として価値のある革新であり、微分幾何学、調和解析、数値最適化、線形代数などのさまざまな研究分野の統合を促進します。
