CMOS摄像头模组

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。

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智能摄像头和传统摄像头非常大的不同是，USB2.0摄像头模组，智能摄像头侦测到拍摄区域有物体移动时，会触发报警和云录像功能，那么这个位移监测功能是如何实现的呢？

为了让复杂的问题简单化，我们可以分解摄像头的拍摄动作。当摄像头进入工作状态后，芯片会计算一帧图片的灰度值，接下来第二帧图片的灰度值，CMOS摄像头模组，并与次保存的灰度值进行比较，如果该数值不变，芯片会记录该灰度值。然后继续图像灰度值，如果该数值和之前保存的数值发生了变化，则表明该监控区域出现了变化，应报警动作。如果数字没有发生变化，芯片将会一直继续和循环该动作。

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