高清双目usb摄像头模组人脸识别摄像头

人脸识别摄像头的具体运用：伴随着科技的与时俱进发展趋势，人类文明日常生活也因而遭受了巨大地转变，科技犹如一条线将我们的日常生活串联在了一起，可以说科技已经融入进了日常生活的每处地方。同时，也带来了更为便捷的日常生验，近几年来人脸识别摄像头技术成为了众人热议的高频词汇，实际上，人脸识别作为一项模块技术很少有***性的工作设计，大部分都是要在已有的工作软件体系上做增强。识别并沒有想象中的那么“高大上”，在千千万万的工作解决方案之中人脸识别只是其中的一个小模块，而人脸识别摄像机技术关键运用于个人身份的验证、监控安防、刷脸门禁等在日常生活中的具体应用领域。就以身份验证为例，人脸识别摄像头技术主要是运用图像处理技术从图像之中提取人物的特点点，再运用生物统计学的工作原理构建一个便于解析的数学建模模型即人脸特点点模型，然后从人脸特点点模型切入进行特点上面的解析，以解析结论找寻一个差不多值，也就是对比明确是否是同一个人，这种个人身份的验证关键落地式于公司考勤管理确认、考生身份确认与本人的对比等。

摄像头模组相关的光学技术

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焦距:EFL (Effective Focal Length)一般用f表示。

定义: 从透镜中心到光聚集之焦点的距离。

视场角:View Angle (Field Of View)一般用W来表示半视角。

定义:入瞳中心对物的张角或出瞳中心对像的张角。

光圈

定义：上用来控制镜头孔径大小的部件，以控制景深、镜头成像质素、以及和快门协同控制进光量。光圈的f值=镜头的焦距/光圈口径。光圈对照片的影响：光圈越大进光量越大，景深越小，f值越小。

景深

景深与镜头焦距有关：焦距长的镜头，景深小，焦距短的镜头，景深大。

景深与光圈有关:光圈越小，景深就越深；光圈越大，景深就越浅。其次，前景深小于后景深，也就是说，对焦之后，对焦点前面只有很短一点距离内的景物能清晰成像，而对焦点后面很长一段距离内的景物，都是清晰的。

CRA（主光线角）

从镜头主光轴的入射光线到芯片表面透镜的法线所形成的角度

CRA越小，折射越多，反射越少，效果越好。

分辨率

定义:是反映光学系统能分辨物休细节的能力，来作为光学系统的成像质量指标。

扫地机器人中加入双目识别，改变了什么？

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鉴于双目相机产品在清扫机器人项目中的着陆，我们与相关领域的技术负责人进行了沟通。据他说，该技术已经建立了一年多，整个系统的着陆有两个主要困难：一个是人工智能双目识别系统的培训，另一个是双目三维成像和激光雷达如何相互协调。

在人工智能双目避障系统中，双目摄像头只是基本硬件之一。它还需要芯片在清扫机器人上提供计算能力支持。同时，云和本地也有大量的学习数据和已知模型。在计算能力支持方面，高通骁龙8核处理器APQ8053的计算能力水平几乎相当于手机中使用的骁龙625SOC，为其识别环境和项目、选择策略/路径和升级功能提供了强有力的支持能力。

目前，T7PRO可以提供六种物品的识别，可以在应用程序中查看物品的识别及其位置。六种物品包括体重秤、风扇底座、鞋子、插头板、线团和宠物粪便。这六种物品似乎不多，但背后的数据学习数量并不小，单个物品的图片学习数量将达到数万张。

判断物体的能力。

因为一个项目的判断不仅要通过长、宽、高的基本物理信息，还要涉及到特征的判断，比如线团。笔者之前也遇到过很多数据线缠绕在扫地机器人上造成损坏的情况。对于线团等项目，判断指标应通过形状、厚度和形状进行。

从整个清扫机器人产品的技术开发路线来看，在数字地图算法、清扫策略和LDS激光雷达等硬件应用成熟后，制造商开始选择各种机器联动、人工智能识别能力、除尘装置等突破的新障碍。清扫机器人与高精度人工智能识别技术相结合的性能将成为未来用户购买清扫机器人的重要参考标准。