谷歌Pixel 4系列支持实时3D捕获技术方案逊于苹果

　　手掌纹路图解2020年4月13日消息，近日，谷歌演示一款应用程序，可以在内置于Pixel 4和Pixel 4 XL手机中的立体深度传感器中的uDepth，实时地显示可视化点云。据悉，uDepth利用机器学习来识别用户，防止，支持包括处理照片色泽度，基于场景的分割技术，背景模糊，人像特效，以及3D照片等多种功能。

　　谷歌方面表示，谷歌游戏商店中，或不提供相关应用下载支持，用户界面也将尽可能简洁。用户选择左下角的模式按钮，可以切换热度和颜色的可视化不同模式，点击、拖动可视化可更改透视图。

　　换句话说，用户只能在Pixel 4和Pixel 4 XL手机上使用该功能，此外，该平台技术可在其他领域发展提供支持，如机器人技术。在这些领域中，精确的深度传感器是避免障碍物的关键核心硬件，同时，其可导致计算机视觉技术的进步，这也是机器人过程自动化以及其他众多应用的核心技术。

　　uDepth软件负责人Michael Schoenberg以及谷歌研究硬件系统负责人Adarsh Kowdle说，“对开发人员和用户来说，能够确定场景的3D信息，称为深度感测，是一个很有价值的工具。基于RGB的经典立体深度感测技术在计算上很昂贵，特别是，纹理较低的区域中受影响，在极低的光线条件下则完全失败。鉴于，Pixel 4上的面部解锁功能必须在中高速运行，因此需要采用另一种方法。”

　　据悉，近期，uDepth的API接口，通过谷歌Pixel 4系列手机应用中的社交深度设置渠道使用。uDepth有两个红外IR相机、一个红外模式投影仪、Pixel 4系列专用神经芯片PixelNeuralCore。如生成具有深度的帧，它将先由一个摄像头捕获图像中周围的区域，再从第二个摄像头中查找图像相似区域，将红外相机投射到两个摄像头均检测到的区域上，以使得低纹理的区域更易识别。

　　此外，为匹配区域，uDepth通过比较不重叠的图像来编译深度，机器学习利用亮度以及邻域信息再每帧不少于1.5毫秒的时间内调整不正确的匹配信息。考虑到，硬件摔落、出厂校准导致的差异，uDepth会评估深度图像查找错误进而校准，并在出现问题时从场景上生成参数。

　　中国软件网认为，无论是谷歌，还是苹果近年均在摄像头上大做文章。前不久，苹果将华为、OPPO、vivo等手机厂商广泛应用的ToF（飞行时间）技术升级为激光雷达技术。通过雷达发射器发射光波，遇到物体反射，记录反射到达接受器的时间，呈现场景、物体的不同深度，进而绘制3D图像。

　　可见，苹果致力于解决物体3D图像的精度问题，事实上，激光雷达技术一直应用于自动驾驶领域，苹果升级ToF技术是一项重要创新。对比谷歌此次的uDepth，两者基础原理相同，均为通过AI、AR等技术解决立体图像问题。但从谷歌方面的描述来看，依然采用的是红外技术，与苹果技术解决方案相比，稍显逊色。

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