但是，LiDAR中的激光源最近發(fā)展很快。初創(chuàng)企業(yè)有可能將脈沖激光引入用于深度動(dòng)態(tài)，性能至關(guān)重要的系統(tǒng)的移動(dòng)式ToF傳感器中，例如針對(duì)面向業(yè)務(wù)的電子市場領(lǐng)域的AR和VR.這些應(yīng)用程序還可以提供很高的利潤率，對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)來說是一個(gè)理想的機(jī)會(huì)。

3、ToF傳感器——改善LED性能

ToF傳感器的另一端是對(duì)成本敏感的應(yīng)用程序，例如IoT。

對(duì)于低成本設(shè)備，激光仍然太昂貴。LED可以在ToF傳感器中用于低成本應(yīng)用，但性能會(huì)下降。ToF傳感器的LED性能問題可以在設(shè)備或系統(tǒng)級(jí)別解決。通過該裝置，可以使用具有更高調(diào)制頻率容量的新型LED.通過改進(jìn)系統(tǒng)的模擬信號(hào)處理電路，重新配置系統(tǒng)（即使用LED陣列并組合結(jié)果）或通過實(shí)施一種新的深度評(píng)估算法。

4、ToF和結(jié)構(gòu)光——提高亮度容限

環(huán)境亮度是ToF和結(jié)構(gòu)光深度傳感器的瓶頸。為了忍受來自環(huán)境的更多光，已經(jīng)提出了幾種背景消除技術(shù)。例如，在意法半導(dǎo)體（STMicroelectronics）生產(chǎn)的ToF傳感器芯片中，還集成了環(huán)境光傳感器和深度傳感器像素，以估算來自環(huán)境光的干擾。其他一些公司也提出了信號(hào)處理（模擬和數(shù)字）中的背景消除算法。

但是這些解決方案并不完美。為ToF和結(jié)構(gòu)光提供更好的背景消除仍然是深度傳感技術(shù)中的一個(gè)懸而未決的問題。如果初創(chuàng)公司可以解決這個(gè)問題，那么它的價(jià)值將是巨大的，特別是對(duì)于背景消除而言，可以使結(jié)構(gòu)的光深度感應(yīng)系統(tǒng)在明亮的環(huán)境中工作。

5、攝像頭陣列與ToF結(jié)合使用可實(shí)現(xiàn)高分辨率

盡管ToF傳感器的分辨率較低，但相機(jī)陣列的分辨率較高，但存在匹配問題。但是，智能設(shè)備完全可能同時(shí)包含攝像頭陣列和ToF傳感器。相機(jī)陣列還可以用于深度感應(yīng)以外的應(yīng)用程序，例如智能對(duì)焦?？赡軙?huì)合并來自攝像機(jī)陣列和ToF傳感器的信息，從而以高分辨率和良好的深度精度計(jì)算深度圖。該深度傳感系統(tǒng)的總成本甚至可能低于具有更高分辨率的ToF傳感器。

這些只是帶有深度傳感器的新型計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的眾多未來機(jī)會(huì)中的少數(shù)。到目前為止，絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序都涉及通過攝像機(jī)解釋2D世界。借助深度傳感器，我們?yōu)橛?jì)算機(jī)提供了整個(gè)數(shù)據(jù)范圍，極大地?cái)U(kuò)展了計(jì)算機(jī)能夠執(zhí)行的功能的可能性。