从安防市场切入3D视觉,「的卢深视」提供三维全栈技术解决方案

霍小妍@边界计划2020-06-11
在安防行业外,的卢深视已经服务了多家金融支付、智能家居等行业头部企业

头图来源 |「的卢深视」

文 | 小妍@边界计划

编辑 | 石亚琼

根据Yole的数据,2017-2023年全球3D成像和传感器市场规模的CAGR为44%,预计2023年,3D传感市场规模将达到184亿美元。国内也出现了诸如奥比中光华捷艾米等创业公司。

36氪近期采访到的公司的卢深视是国内较早研究并专注三维视觉智能感知技术的企业之一。的卢深视成立于2015年8月,与大量公司从支付场景切入不同,的卢深视首先选择了安防作为行业切入点,将面部识别和3D人脸重建应用于身份识别,成立之初就在某边疆省份三维人像卡口项目中落地应用,建立了全国首个省级三维人像人口基础数据库。

的卢深视CEO户磊告诉36氪,高精度的3D人脸识别需要前期大量的数据训练,而与2D图像不同,3D图像必须依靠3D相机传感器生成高精度的图像数据进行基础数据积累。除此之外,数据本身的丰富度反过来也会影响数据质量和精度,这也对传感器和相机提出了较高要求。

为此的卢深视首先通过难度大、但易标准化、可复用的大型安防项目作为入口,积累了超过300亿人次的实战场景3D人像数据,刷脸人证比对超过3000万人,用丰富的数据训练提升识别效率;技术上,的卢深视的三维全栈技术打通了从算法到产品的解决方案,据公司介绍:

  • 在三维相机方面:自主知识产权的中远距离相机,在5米范围误差小于1mm,指标超越微软、英特尔等国际3D相机巨头,且量产良率超99%;

  • 在人脸三维重建方面:重建精度小于1mm,同等条件下精度高于苹果公司5个百分点;

  • 在人脸识别算法方面:能够实现千万级大库、亿级大库比对,等效三维人像识别错误率小于万亿分之一。三维比对技术,指标超越目前主流二维识别厂商几个数量级。

据了解,现阶段3D视觉行业的核心难点集中在产业链匹配不完善。三维视觉产业链涵盖核心器件、模组装配、像机成像系统设计、算法、感知技术方案与模块、终端产品与行业方案七个环节,由于三维机器视觉仍属于较前沿的技术,供应链匹配上存在技术难度高、标准不统一等诸多问题,整合产业链是3D视觉产业化应用的必要路径。在产业链环节,的卢深视定位为三维视觉感知系统技术方案提供商,上游承接相机模组装配,通过团队研发的相机的系统设计和内部算法形成3D感知技术模组、3D通用产品、EdgeAI芯片以及行业解决方案,对于安防行业的卢深视主要提供通用的终端产品,对于其它行业提供相关智能模组,并由下游的集成商合作伙伴将最终产品供给消费者。

的卢深视产品形态

在落地方面,的卢深视的三维人脸实时识别引擎已通过国家安全防范报警系统产品质量监督检验中心(北京)、公安部安全与警用电子产品质量检查中心检测,精度超过二维人脸识别三到四个数量级,处于行业领先水平。并且在港珠澳大桥人脸识别安检项目、边疆三维人像卡口等项目得到了应用。

在安防之外,公司也希望切入金融支付、社区信息化、消费电子、商超零售、虚拟现实等垂直细分领域。金融支付领域,的卢深视三维结构光人脸识别模组及检测算法,通过了银行卡检测中心人脸识别技术检测(活体检测)。另外,公司也在三维人脸识别智能门锁等消费电子产品中进行了落地应用。截至目前,的卢深视已经服务了多家金融支付、智能家居等行业头部企业。

预计,的卢今年主要的营业收入将落在3D人脸支付模组、FaceID模组及会员体系方案、智能门锁、2D+3D智慧电视模组、城市级5G智慧社区、智慧园区、智慧酒店、3D标杆建库等应用场景。

户磊表示,随着3D数字孪生技术的深入, 3D视觉技术将能实现高精度人体三维重建与测量。通过3D视觉技术,以“人”为标的物做人工智能,对物理世界“人”的身份、行为、轨迹做精细数字化是必经之路。数字虚拟人方向上,的卢深视也将在智慧屏交互、健身动作指导、人体健康管理、服装定制等方面探索更多的解决方案。

团队方面,的卢深视现有员工120余人,本科及以上学历占82%,技术研发岗位人员占70%,公司创始人与核心团队为来自于中科大、中科院、清华、北邮、NTU等国内外知名院校,以及国内外知名企业的行业精英和资深技术专家。创始人户磊毕业于中科院计算技术研究所计算机视觉方向,师从高文院士。联合创始人兼首席科学家张举勇毕业于新加坡南洋理工大学计算机工程学院,并于瑞士洛桑联邦理工从事博士后研究,与被苹果收购的动态捕捉技术公司faceshift创始人来自同一实验室。

36氪获悉,的卢深视正在进行A+轮融资,投资方包括广州花城创投、重庆君岳资本等,本轮融资主要用于业务布局、强化团队、以及筹建光学实验室。

 

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