GGII多个方面数据显示，2018年中国市场机器视觉规模53.79亿元，同比增长27.95%，GGII预计，未来5年中国机器视觉市场将保持20%以上的增速，在2023年达到160亿元以上的市场规模，2019-2023年年复合增长率为23.87%，空间巨大。

  为什么说自动读码器是视觉技术中较快的一个增长点呢？一方面，现在正处于5G和物联网时代的前夜，工厂数字化转型正是当下制造业的热门话题，我们要实现人机一体化智能系统，工厂数字上云，就需要慢慢的变多的数字采集；另一方面，现代的工厂管理中，二维码是产品的身份证。

  因此，工厂无论是提高设备控制效率，还是提升产品的品质，都要追溯到数字的采集。在机器视觉领域，采集数据就需要一款能自动识别二维码的机器。

  深慧视做为行业领先的3D机器视觉解决方案供应商，于2018年5月推出了第一代高速高精度3D相机及机器视觉解决方案，到目前为止已经成功应用于国内多个行业的近百家用户。

  深慧视第一代3D相机仅提供原始图像数据，所以要高性能配置的后端PC以完成复杂的、消耗大量运算资源的3D点云运算。ES-2000 系列3D相机将点云核心算法部署在自身嵌入式系统中，可以直接生成并输出3D点云数据，对后端PC的性能需求大大降低。

  ES-2000 系列3D相机拥有强大运算能力，在一米工作距离、0.8X0.5(米)视野范围下精度最高可达70微米;在点云数量在200万以上的情况下，点云合成速度高达3帧/秒;成像速度为深慧视第一代3D相机的三倍。

  ES-2000系列3D相机采用嵌入式多核异构SOC设计的具体方案，集GPU、FPGA并行运算能力于一体。能够准确的通过用户需求定制智能相机，实现无需后端PC的扫描、测量、控制一体化。

  据Phone Arena 报道2019 年新一代人脸识别技术即将问世索尼正在推动这项创新。就在上周索尼传感器部门负责人 Satoshi Yoshihara 表示索尼有意增加新 3D 传感器的生产计划 预计将在夏末开始量产今年有几家手机生产厂商将使用索尼提供的 3D 传感器。

  据悉3D 传感器的应用可实现多种玩法但是最重要的是面部识别。报道称索尼 3D 相机比苹果 Face ID 更加准确可靠索尼称这种新技术能在 16 英尺（约 5 米的范围内工作其原理与蝙蝠在自然界中使用回声定位的方式非常相似。

  蝙蝠会发出尖锐的叫声再用灵敏的耳朵收集周围传来的回声。回声会告诉蝙蝠附近物体的位置和大小以及物体是否在移动。这种技术称为回声定位法。该技术可能会用于 2019 年末的旗舰手机。

  “捕实者”是众趣科技自主研发的三维全息复刻系统。它能最快不到30分钟完成案发现场100%无死角扫描,并在第一时间与同事和上级完成可视化现场信息的共享,极大减少沟通成本和失误,保证检方在法庭示证环节展示一比一原貌的真实现场。它的内部运行以AI算法为核心,保证对案发现场采集的真实场景,重要认证、物证等信息,能够100%线无失真可视化展示、传递。此外,该产品针对公检法行业的现实应用需求量身打造,在复刻的场景内可随意添加批注信息,推动关键要素还原植入,最大限度达到可视化的推演,为实现数字化智能办案关键流程提供解决方案。

  “捕实者”三维扫描仪运用了三组高精度RGB+深度传感器(RGBD)采集空间多维信息,并配上基于机器视觉的AI算法进行快速空间数字化。意味着使用者不但能享受720°的全方位展示,还能沉浸漫游在通过精准空间3D测量后营造的真实环境中。

  苏州市人民检察院作为全国检察系统信息化建设的先进代表,在全国公检法系统内率先应用该项技术,必将引领未来一段时期刑事案件勘查、侦破、审查、诉讼环节的科技创新。

  日前，在 The Information 详细报道了苹果 AR/VR 项目进度以及 AR 眼镜可能延迟发布的消息后，彭博社也随之更新相关报告。该报告称，新的 iPadPro 可能最早在 2020 年上半年发布，并表示全新的iPad Pro 将配备双镜头相机以及 3D 传感系统。

  供应链报告曾暗示，新款 iPad Pro 机型将配备三镜头，分析师郭明錤去年 11 月预测新 iPad Pro 将增加 ToF 3D 传感器。而彭博社的一手消息则有些不同，他们的意见是新 iPad Pro 会采用新的 3D 系统技术，形成双摄像头设置。彭博社还表示，正如先前报道的那样，2020 年 iPhone 12（或者iPhone 11S）也将采用 3D 传感器，当然，还有 5G。

  这种新的 3D 传感器系统和当前 Face ID 传感器更高级版本一起，被描述为苹果公司 AR 计划的核心。

  5、采集万亿GPS及蜂窝数据，StreetLight凭借机器学习掀起城市交通革命

  旧金山创企StreetLight Data公司帮助城市通过所有智慧城市传感器采集数据，以改变城市的交通规划。日渐增长的人口和愈发严重的污染让城市疲惫不堪，高效地利用数据是实现可持续发展的关键。

  这家公司的平台能采集数万亿个GPS和蜂窝数据，其来源包括智能手机、智能城市传感器、联网车和物联网设备等。任何传递位置信息的设备都能连接到公司的服务中，并消除信息的身份特征，但仍然能保证位置的精度。

  这些数据会立即进入StreetLight的机器学习环境中，快速处理后为汽车、卡车、自行车、电动滑板车和行人提供出行建议。这种技术还能帮助城市规划者确定数据的来源是自行车、汽车或行人，基于此，他们就能对基础设施的投资模型进行仿真，以提高出行效率。返回搜狐，查看更加多