盘点一下那些应用在足球比赛和训练中的“黑”科技
俄罗斯世界杯足球正在热战，全世界的球迷在享受这足球盛宴的同时，有没有注意过，如今的足球比赛，早已经不是上世纪的模样。科技化、数据化的的足球发展之路已经越来越被业界认可，从球衣、球鞋、足球，到卫星和摄像转播系统，再到裁判的&法眼&，在世界杯上，高科技的创新从来都没有停止过。
下面，我们就是盘点一下那些应用在足球比赛和训练中的&黑&科技。
足球门线技术
门线技术的英文叫做GLT，是英文goal-line technology的缩写。负责制定国际足联足球规则的国际足球协会理事会(IFAB)对门线技术给出了明确的解释：能立即对球是否越过门线做出判断的技术，要做到恰到好处。IFAB还明确了两个要求，不能打断比赛和能支持裁判判罚。目的是让裁判不需要通过终止比赛或看回放录像才能判断进球与否。
由瑞士联邦材料科技实验室领导的门线技术测试从2011年8月就开始了，门线技术主要是通过GoalControl、鹰眼系统、Cairos GLT系统等三类系统实现。
GoalControl
2014年巴西世界杯采用的是德国一家名为GoalControl的公司开发的球门线技术系统，每套系统耗资10多万欧元。该系统利用14台高速摄像机向架设在球场顶部的数据间传送数码照片，经过对数据的分析再把结果传送到裁判所戴的特殊手表上，如果确定球过了门线，手表上就会显示&goal(进球)&。整个过程用时不足一秒钟。
鹰眼系统由马诺尔研究公司（Roke Manor Research Limited）的工程师们开发，已在板球，网球和斯诺克运动中采用。此系统基于三角原理并使用由设置在场地不同区域的高速摄像机提供的视觉图片和时间数据。
Cairos GLT系统
此系统由阿迪达斯与Cairos Technologies AG联合开发。此系统由装于禁区下和门线后的细缆线构成。电缆中的电流会产生磁场，当球在球门区域时，该磁场可由球中的传感器接收。球中的传感器会测量磁场并将球的位置信息传给球场周围的接收器并转发给中枢计算机。计算机会根据数据来计算球是否穿过球门线，当确认得分时，电脑会向佩戴特制手表的裁判发送进球信号。对于该技术是否会延误比赛，Cairos声称上述一系列动作可以在微秒量级的时间内发生。
近年来，很多足球运动员在训练或热身比赛时都穿着一件神似胸罩的东西，这种神奇内衣到底有何作用？
2000年，法西奥尼和同伴大卫&卡梅伦共同研发了GPSports内衣。这套产品就能用GPS实时监控运动员们的跑动距离和心率。而且在场上，运动员们的阵型保持得怎么样，哪位运动员需要休息，哪位运动员有伤病发生的危险，哪位运动员在消极怠工等等问题都能用数据客观地展示出来。
内衣的背部放置了一个15赫兹的GPS数据接收器，只有几十克重，不会带来不适感，能实时反映运动员的位置和跑动距离。正面配备了一条心率带，能记录运动员们的心率变化。另外还有多轴加速计，陀螺仪。
运动场边放置了一个接收天线和一台计算机，接收内衣里传来的数据，然后记录在存储器里，再同步传输到计算机进行实时分析和比对。通常，一套设备最多能记录200米内的50名运动员的数据。
GPSports的主要作用
有效预防运动猝死
近年来，足坛发生了多起球员因心脏问题猝死的事件。法西奥尼表示，运用这套设备就能够预防这样的悲剧发生，&我们的仪器能实时监控球员的心率情况，一旦发现有心率不齐、间歇性跳动或心跳过速的情况，系统将会报警，那么他的教练或队医就能马上发现。&
运动员场上位置、速度、距离和加速度、心率（最大心率和平均心率）、冲击负荷、反应时间、耐力、疲劳负荷。在比赛和体能训练中交互式管理运动员。分析软件可以输出日常报告和分析，便携系统可以在训练或主客场使用。
在伤病康复阶段，该内衣可以监控运动员的速度、心率、跑动距离、加速度和运动负荷。对每个运动员设置个性化报警，一旦运动员超过允许值，软件将报警，确保安全。
GPS可以捕捉运动员更多动作细节，无论是在运动或休息，运动员的体能状况都能被准确测算出来。
通过无线实时技术可以看到运动员移动动画和场上阵型，让教练根据科学数据制定战术。
视频助理裁判VAR
Video Assistant Referee有两层意思：
1、是视频助理裁判员，他（们）和位于边线的助理裁判、位于中线的第四官员一样，都是协助主裁判进行判罚的比赛官员；
2、是包括视频助理裁判员和配套装备、流程、规范等在内的一整套辅助判罚系统，旨在通过高科技的力量尽可能实现精准判罚，避免不必要的失误，从这个意义上来讲，它和门线技术一样，都是利用科技追求完美比赛的手段。
国际足球协会理事会（IFAB）对VAR的宗旨提炼为:&最小的干扰，最大的益处&
VAR的适用范围：
1、进球得分/无效&&排除可能的犯规行为（比如越位、犯规、故意手球或者其他违规动作），确保进球准确无误。
2、球点球&&准确核实犯规地点与犯规行为、不漏过一个点球，也不&创造&一个点球。
3、直接红牌&&准确核实直接红牌的犯规动作。
4、错误判罚&&当裁判员的红黄牌发错人了，或者不确定发给谁（常见于人多手杂的群体纠纷）时
当出现上述四种（重大）事件时，视频助理裁判须予以协助。
VAR协助流程：
1、当上述需要视频助理裁判员协助的情况发生时，裁判员通知VAR或者VAR通知裁判员判罚需要核实。
2、视频助理裁判员通过多角度的视频系统迅速综合制作出回放内容。
3、裁判员：①在场边裁判席观看由视频助理裁判员提供的相关视频信息，之后做出相关决定；②根据视频助理裁判的建议，（不看回放）直接做出相关决定。
从上面的流程可以看出，VAR说到底其实还是定义在助理裁判的范畴里面，看与不看、判与不判的最终决定权还是在主裁判那里。
智能化球鞋
曾经阿迪达斯的adizero F50球鞋一经面世便引起轩然大波，它率先将智能科技引入了竞技领域。抛开这款足球鞋在球鞋材质和工艺领域的最新工艺不说，单从科技的角度来看，阿迪达斯在鞋底设有特制的凹槽，用于装配专门搜集数据的miCoach速度传感器。miCoach速度传感器可以捕捉360度的动作，并记录包括瞬间速度、平均速度(每一秒都记录在内)、最快速度(每5秒记录一次)、冲刺次数、移动距离、高强度水平下的移动距离、步伐及步幅率在内的关键性指标。在比赛或训练中，miCoach可以储存长达七小时的运动数据，并和个人电脑进行无线传输连接。
有意思的是，普通球迷也可以来体验这款神奇球鞋的魅力。阿迪达斯称，miCoach传感器捕捉到的个人统计数据，未来可以上传到Facebook上与好友分享，在朋友间展开一场有趣又激烈的竞技大战，同时还可以下载梅西等阿迪达斯签约球员的统计数据进行比较。另外，个人统计数据还可以加入miCoach官网的训练计划，获得各大俱乐部专家为用户量身定制的个性化指导方案。
miCoach智能足球
这个足球能将被踢击的猛烈程度通过用于iPhone和iPod touch的adidasmiCoach Smart Ball应用传递，提供该球的目视飞行轨迹、描述其旋转情况以及显示其落点。然后，这些数据便可以用于帮助训练运动员，提供如何改变踢球技术的教练指导，例如弯曲任意球、电梯球无回旋，以及产生更多的射门能量。
在运作中，一个六轴MEMS加速计传感器包被悬挂在智能足球的中间，当足球被踢时，该传感器包便会连续测量飞行特性，并且使用Nordic nRF8001，将数据通过蓝牙智能无线技术传输到智能手机或平板电脑。
阿迪达斯特别开发了一款专有的应用程序，分析主要的足球参数数据，可以准确地计算足球被踢击的强度、发射角度、旋转速率、旋转轴和速度，还有目视飞行轨迹，以及具有一个拍摄踢球视频并逐帧重放的选项。这些综合的信息以前从来没有可能获得，而现在可以用于帮助运动员提升他们的比赛实力，无论是独自踢球，与朋友一起或者在球队教练的监督下，实力都可以得到提升。
能通过踢球发电的足球场
在尼日利亚的一所大学里，有个可以&自己&发电的球场。这个球场是由英国创业公司Pavegen为其提供能源解决方案，它结合了动能与太阳能一起发电。
在球场的地面，Pavegen为其铺设了一层可以捕获球员运动动能的&瓷砖&。通过这些瓷砖收集的电力，加上太阳能板产生电力就可以满足球场的用电量，甚至一个社区的电量都可以由其提供。这么看来应该要把这项技术引进国内，在每一个社区都起一个球场，既能满足用电需求，也能推动足球发展。
原文标题：世界杯来临盘点足球比赛和训练中的那些黑科技
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大恒新品视觉实验箱方便视觉爱好者快速学习
&&& 近期，北京大恒图像专门针对高校机器视觉教学推出新品――Daheng&Vision&Kit&1.0机器视觉实验箱。该产品中已集成了11个典型的机器视觉检测项目，其中包括车牌识别、一维条码检测、二维码检测、色彩识别、工件尺寸测量、纺织检测、三维匹配、印刷检测、芯片检测、产品分拣、双目测距，并且本产品还留有可扩展的余地，用户可以基于此工具箱自行添加更多的图像处理和视觉检测项目，从而扩展该实验箱的用途和功能。 &&&&&&& 通过实际操作此产品，用户可用直观的方式学习建立机器视觉应用系统所需要掌握的各种方法和技术，并对机器&视觉系统中需要用到的相机、光源、镜头、算法软件、外部I/O通讯等等有更深入的理解。另外，该产品还是一套完整的机器视觉实验平台，用户可以在这个平台上利用已有的支架、镜头、相机、光源、传感器、I/O控制电路和图像处理软件包等方便地搭建出自己的视觉处理系统原型，从而轻松地对自己的设计进行印证和评估。 &&&&&&& 作为国内知名的机器视觉公司，大恒图像将一如既往地为支持机器视觉技术的普及推广，还将继续归纳整理公司在视觉检测项目中积累的经验和方法，以不断完善Daheng&Vision&Kit实验箱，为初入机器视觉行业的同仁提供快速学习的通道。
施耐德电气知识大赛
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自动驾驶技术涉及的环境感知传感器主要包括视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）和雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等），如图1所示。这些传感器目前都可以找到开源的SDK快速开发。小可根据这几年的开发经验，特此整理了目前常用传感器的一些API，方便初学者节省开发时间。当然，对于可以根据需求自主定制传感器的土豪公司而言，本篇显得多余，请绕行。本篇主要适用于自动驾驶初级开发者，主要面向高校和科研院所的研究人员，以性能为主，较少考虑成本问题。笔者主要基于Linux系统进行开发，所介绍的API均以Ubuntu14.04及以上版本为准（4月份要出Ubuntu18.04了，2年一个稳定版本，值得期待）。
图1 自动驾驶主流传感器
单目摄像机
首推AVT工业相机，国内代理商较多，比如大恒。包含的相机种类较为齐全，接口包括1394火线接口、网口接口等，价格从几千元到几万元不等。SDK可以在官网（https://www.alliedvision.com/cn.html）上找到，推荐使用最新的Vimba_v2.0开发套件，安装过程较为简单，且SDK中包含QT、OpenCV在内的多个开发示例，上手较快。
应用：单目相机的应用开发主要包括特征类符号的检测与识别，如车道线检测、交通标志识别、交通灯识别、行人和车辆检测等，基于机器学习的视觉计算在自动驾驶普及之日一定会是必不可少的部分，尽管目前来说视觉检测可靠性并不是很高，在以激光雷达为主要感知手段的自动驾驶车辆中应用并未达到预期。
图2 路面及车辆识别
双目摄像机
应用于室外场景的双目视觉确实不多见，笔者之前用过的bumblebee双目也是应用于室内场景，之后接触了ZED相机也是室内比较好用（毕竟基线长度固定了，就那么短！）。建议用于室外做视觉里程计或者识别类算法的，自行搭建双目传感器，在保证同步触发的情况下，根据具体需求确定基线长度。双目视觉绕不开视差图和双目标定，目前比较通用的双目标定做法是采用张正友法，利用Camera Calibration Toolbox进行标定（网址：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/），当然，openCV中也集成了该方法，习惯C编程的可以看下，OpenCV经典教材《学习OpenCV》中文版464页至492页有详细内容，更有代码，不多说。
图3 双目立体视觉标定
应用：障碍物检测可以，限于室内，结构光，近距离；视觉里程计确实是目前比较好的应用领域，用于路口定位等，各种开源SLAM技术中也都有应用，如ORB SLAM2（https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2），《视觉SLAM十四讲》有详细介绍和应用，好书，推荐一下。
分为单镜头全景相机和多镜头拼接全景相机。笔者基于全景视觉的开发应用不多（当多目镜头使用，未完全发挥其全景优势），2015年腾讯做街景地图的时候貌似见过他们车上装着一个。
应用：比较推荐用全景相机做视觉里程计，视野范围大，特征点关联度高，个人始终觉得用全景视觉配合组合导航做高精度地图重建是个不错的选择，实现自动驾驶汽车车道级别定位，其他的没有深入研究。
红外相机应该属于视觉的另外一个门类，夜视效果比白昼效果好，可应用于行人、车辆检测等。以前觉得在激光雷达出现以后，红外相机在自动驾驶应用中处于一个比较尴尬的地位，价格不菲且没有激光雷达结果来的直接，使用之后发现，在障碍物（如人）识别上，激光离散点云还是比不上空间上连续的图像。另外，测试中惊奇的发现，红外相机具体可以捕捉玻璃上的人影！细思极恐！红外相机在一定程度上可以对发热体进行区分，如路面、行人等，但毕竟需要后处理，没有激光雷达利用绝对高度或者梯度进行障碍物检测来的直接。夜晚条件下可以替代彩色相机，进行前视障碍物检测与监控。
图4 红外视觉成像
毫米波雷达
适用于高速环境和编队行驶，其他场景貌似没有必要安装。单买贵，批发便宜。使用过delphi的一款，应该也是国内应用的比较多的，距离上最远到150米，分为单点跟踪和多目标检测两种工作模式，前者适用于编队行驶过程中前车检测，后者适用于高速环境下的远距离目标检测。由于毫米波雷达的成像原理为锥面成像（相当于从一点往外发散成一个锥面），依据锥面中障碍物的面积来推算障碍物，因而对于复杂场景，障碍物较为杂乱。而高速公路场景较为理想，道路环境好，车辆相对较少，适用于前方车辆的提前预警。（Tesla认为视觉+毫米足够支撑自动驾驶系统，个人相当认同，但是貌似算法上还需要推进一步）
开发：通过can收发数据，数据格式较为简单，一般协议文件中都有定义，对can口开发没有基础也不要恐慌，相当简单，买一个USBCAN转换器，网址（http://www.pudn.com/Download/item/id/3353963.html）有Ubuntu系统下can接收数据的依赖库，之后的数据解析按照协议来即可。
2018年绝对会是激光雷达井喷式发展的一年，行业巨头Velodyne推出了128线、VLP-32C等崭新系列，同时原有型号也都一定程度上降价（具体价格跟国内各大代理咨询），图1中那一溜都是Velodyne荣誉出品的。ROS中有可用的数据接口（https://github.com/ros-drivers/velodyne）。 Sick单线雷达个人感觉已经完成了历史使命了，毕竟随着VLP-16的降价，价格优势已经没有了，估计供货周期的优势也不会持续太久（目前Velodyne各个型号都存在供货紧张的情况）。同时，国内像速腾聚创、北科天绘、禾赛科技也都推出了各自的产品，其中，价格优势和供货优势绝对明显，实测效果八个字：耳听为虚，眼见为实，建议实际应用一下，不多说。
应用：障碍物检测主流，waymo、百度、各大传统汽车厂商、各大创业公司、各大高校、研究院所……那么多自动驾驶汽车顶上装着的几乎都是激光雷达（Tesla除外）；高精度地图重建与环境建模；SLAM等。
图 多雷达融合
目前实际开发中笔者用到的传感器就这么多，希望对于初学者有所帮助吧。对于设备选型有选择困难症的也可以私信我，多多交流。
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【计算机视觉】深度相机（一）--TOF总结
这篇文章，网上转载了很多次，但我没找到原出处。实在不好意思（等找到了补充）。
1.1 TOF初探
TOF是Time of flight的简写，直译为飞行时间的意思。所谓飞行时间法3D成像，是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似，只不过3D激光传感器是逐点扫描，而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息。TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似之处，都是由光源、光学部件、传感器、控制电路以及处理电路等几部单元组成。与同属于非侵入式三维探测、适用领域非常类似的双目测量系统相比，TOF相机具有根本不同3D成像机理。双目立体测量通过左右立体像对匹配后，再经过三角测量法来进行立体探测，而TOF相机是通过入、反射光探测来获取的目标距离获取。
TOF技术采用主动光探测方式，与一般光照需求不一样的是，TOF照射单元的目的不是照明，而是利用入射光信号与反射光信号的变化来进行距离测量，所以，TOF的照射单元都是对光进行高频调制之后再进行发射，比如下图所示的采用LED或激光二极管发射的脉冲光，脉冲可达到100MHz。与普通相机类似，TOF相机芯片前端需要一个搜集光线的镜头。不过与普通光学镜头不同的是这里需要加一个带通滤光片来保证只有与照明光源波长相同的光才能进入。同时由于光学成像系统具有透视效果，不同距离的场景为各个不同直径的同心球面，而非平行平面，所以在实际使用时，需要后续处理单元对这个误差进行校正。作为TOF的相机的核心，TOF芯片每一个像元对入射光往返相机与物体之间的相位分别进行纪录。该传感器结构与普通图像传感器类似，但比图像传感器更复杂，它包含2个或者更多快门，用来在不同时间采样反射光线。因为这种原因，TOF芯片像素比一般图像传感器像素尺寸要大得多，一般100um左右。照射单元和TOF传感器都需要高速信号控制，这样才能达到高的深度测量精度。比如，照射光与TOF传感器之间同步信号发生10ps的偏移，就相当于1.5mm的位移。而当前的CPU
可到3GHz，相应得时钟周期是300ps，则相应得深度分辨率为45mm。运算单元主要是完成数据校正和计算工作，通过计算入射光与反射光相对相移关系，即可求取距离信息。
TOF的优势：与立体相机或三角测量系统比，TOF相机体积小巧，跟一般相机大小相去无几，非常适合于一些需要轻便、小体积相机的场合。TOF相机能够实时快速的计算深度信息，达到几十到100fps。TOF的深度信息。而双目立体相机需要用到复杂的相关性，处理速度较慢。TOF的深度计算不受物体表面灰度和特征影响，可以非常准确的进行三维探测。而双目立体相机则需要目标具有良好的特征变化，否则会无法进行深度计算。TOF的深度计算精度不随距离改变而变化，基本能稳定在cm级，这对于一些大范围运动的应用场合非常有意义。
1.2 TOF研究
&1& Dynamic 3D Vision ():
研究领域：多芯片2D/3D传感器, 动态场景重建, 目标位置识别和光场计算
&2&ARTTS ():
全称：“Action Recognition and Tracking based on Time-of-Flight Sensors”
研究领域：开发更加小型更加便宜的新一代TOF相机；将HDTV与TOF技术相结合(iii) 基于动作跟踪和识别算法的多模式接口和交互系统
&3&Lynkeus ():
研究领域：致力于工业应用领域的高分辨率和鲁棒性的TOF传感器，例如自动化和机器人导航
&4&3D4YOU():
研究领域: 构建3D-TV产品线,从3电影中实时获取点云数据并且转换为3D显示到家庭电视中3D4YOU 应用ToF range cameras初始化估计多个高清晰度相机的深度以及初始化计算3D场景图像的深度。
&5&MOSES():
全称：“Multi-Modal Sensor Systems for Environmental Ex-ploration (MOSES)”
研究领域：基于传感器的多方面的应用，包括基于TOF的人机接口和多传感器融合
TOF 相机目前的主要应用领域包括：
&1& 物流行业：通过 TOF 相机迅速获得包裹的抛重（即体积），来优化装箱和进行运费评估；
&2& 安防和监控：
进行 Peoplecounting 确定进入人数不超过上限；
通过对人流或复杂交通系统的counting，实现对安防系统的统计分析设计；
敏感地区的检测对象监视；
&3& 机器视觉：工业定位、工业引导和体积预估；
替代工位上占用大量空间的、基于红外光进行安全生产控制的设备；
&4& 机器人：
在自动驾驶领域提供更好的避障信息；
机器人在安装、质量控制、原料拣选应用上的引导；
&5&医疗和生物：足部矫形建模、病人活动/状态监控、手术辅助、面部3D 识别；
&6&互动娱乐：动作姿势探测、表情识别、娱乐广告
1.相对二维图像，可通过距离信息获取物体之间更加丰富的位置关系，即
区分前景与后景；
2.深度信息依旧可以完成对目标图像的分割、标记、识别、跟踪等传统应用；
3.经过进一步深化处理，可以完成三维建模等应用；
4.能够快速完成对目标的识别与追踪；
5.主要配件成本相对低廉，包括CCD和普通 LED 等，对今后的普及化生产及使用有利；
6.借助 CMOS 的特性，可获取大量数据及信息，对复杂物体的姿态判断极为有效；
7.无需扫描设备辅助工作
1.相对于普通数码相机，其造价仍然偏高，影响该产品目前的普及使用率；
2.相机本身仍然受到硬件发展的限制，更新换代速度较快；
3.测量距离较常规测量仪器短，一般不超过 10 米；
4.测量结果受被测物性质的影响；
5.大多数机器的测量结果受外界环境干扰较为明显，尤其是受外界光源干扰；
6.分辨率相对较低，本文研究的 PMD Camcube 2.0 型号相机，为目前分辨率最高的 3D 相机，其分辨率仅为 204×204像素（这个信息比较老了。没有实际意义）；
7. 系统误差及随机误差对结果影响明显，需要进行后期数据处理。
2 深度相机比较
目前的深度相机有TOF、结构光、激光扫描等几种。主要用于机器人、互动游戏等应用。其中较多的是指TOF相机。目前主流的有TOF相机厂商有PMD、MESA、Optrima、微软等几家，其中MESA在科研领域使用较大，相机紧凑性好，而PMD是唯一一款能够在户内、户外均能使用的TOF相机，并且能够具有多种探测距离，可用于科研、工业等各种场合。而Optrima、微软（还不是真正的TOF技术）的相机主要面向家庭、娱乐应用，价位较低。
&1&MESA公司：SR4000
&2&PMD公司：CamCube3.0
&3& Canesta公司：XZ422
&4& Fotonic公司
官网：http://www.fotonic.com/content/Company/Default.aspx
2.1 MESA系列介绍
MESA Imaging AG成立于2006年7月，致力于生产销售世界领先的3D 飞行时间（TOF）深度测绘相机。该相机采用的图像芯片技术，能够实时采集三维数据列（通常称之为深度图像），并集成于一个紧凑的固件内。MESA 在此领域荣获过SwissRanger技术创新奖，众多的成功经验可以为客户带来定制相机解决方案。MESA的产品能够进行单相机3D成像。它采用飞行时间法（Time of flight），通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光、探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。相比于其它立体成像方式，这种方式具有实时性好、无死区等特点。MESA的芯片由专门的厂家生产，并引进了CCD/CMOS生产工序，保证了光电功能模块的独立性以及优化配置。由此保证了MESA使用的芯片的底层噪声和随后的距离测量能力大大优于基于标准CMOS工艺制造的芯片。其型号是SR4000
SR4000 3D测距相机能以视频帧速率实时输出3维距离值和振幅值。基于时间飞行原理（time-of-flight TOF），相机包括一个内置的激光光源，发射光经场景中的物体反射后返回相机，每个图像传感器中的像素点都分别精确测量该时间间隔，并独立算出距离值。设计用于户内环境，SR4000可轻易经USB2.0或者以太网（Ethernet）接口连接到电脑或者网络中，快速生成实时深度图。代表着MESA公司第4代时间飞行原理相机，它可输出稳定的距离值，外形美观、坚固，体积小（65
X 65 X 68mm）（USB版）。 SR4000随机包括驱动和软件接口程序，用户可以通过接口程序创建更多的应用。
2.2 PMD Tec系列
Camcube3.0是全球第一款可应用于室外环境的高精度深度相机，这为汽车辅助驾驶、移动机器人等应用带来了便利。在汽车等交通工具中，停车、开车运行等都一直通过驾驶员的直接观测和经验来完成，由于人的经验误差或精神状态影响，在实际过程中，难免会出现各种状况。而通过TOF相机3D探测，可以很方便的对外界环境进行探测，并对驾驶员起到提醒和辅助驾驶的作用。
PMDTec公司是一家德国公司，其原身是德国锡根大学一个研究传感器系统（ZESS）的中心实验室，2002年从德国锡根大学分离出来组建了公司，后被另一家公司收购组建了现在的PMDTec公司。该公司研究3D TOF Imaging（时间飞行技术）超过了10年。2011年，Omek Interactive和PMDTechnologies宣布达成了战略合作伙伴关系，以提供姿态识别和身体跟踪解决方案，这为今后的商业应用打下了坚实的基础。该公司的产品已经开发到了第三代
- CamCube3.0。3D摄像头的分辨率为200*200，可以以每秒40帧的速度获取场景的深度信息和灰度图像。CamCube3.0具有非常高的灵敏度，它可以在较短的快门时间内获得更高精度和更远的探测距离。由于其独家的SBI技术，TOF是少有的既可以用于室内，又可以用于室外的TOF相机，并可以探测快速运动目标。不过缺点就是价格不菲，不含税的话，要12000美元。所以只适合搞科研，对于民用还有很长的路要走。
PMDTec 公司网址：
PMDTec Wiki：
Natal并不是基于ToF的原理，PrimeSense为微软提供了其三维测量技术，并应用于Project Natal。在PrimeSense公司的主页上提到其使用的是一种光编码（light coding）技术。不同于传统的ToF或者结构光测量技术，light coding使用的是连续的照明（而非脉冲），也不需要特制的感光芯片，而只需要普通的CMOS感光芯片，这让方案的成本大大降低。Light
coding，顾名思义就是用光源照明给需要测量的空间编上码，说到底还是结构光技术。但与传统的结构光方法不同的是，他的光源打出去的并不是一副周期性变化的二维的图像编码，而是一个具有三维纵深的“体编码”。这种光源叫做激光散斑（laser speckle），是当激光照射到粗糙物体或穿透毛玻璃后形成的随机衍射斑点。这些散斑具有高度的随机性，而且会随着距离的不同变换图案。也就是说空间中任意两处的散斑图案都是不同的。只要在空间中打上这样的结构光，整个空间就都被做了标记，把一个物体放进这个空间，只要看看物体上面的散斑图案，就可以知道这个物体在什么位置了。当然，在这之前要把整个空间的散斑图案都记录下来，所以要先做一次光源的标定。在PrimeSense的专利上，标定的方法是这样的：每隔一段距离，取一个参考平面，把参考平面上的散斑图案记录下来。假设Natal规定的用户活动空间是距离电视机1米到4米的范围，每隔10cm取一个参考平面，那么标定下来我们就已经保存了30幅散斑图像。需要进行测量的时候，拍摄一副待测场景的散斑图像，将这幅图像和我们保存下来的30幅参考图像依次做互相关运算，这样我们会得到30幅相关度图像，而空间中有物体存在的位置，在相关度图像上就会显示出峰值。把这些峰值一层层叠在一起，再经过一些插值，就会得到整个场景的三维形状了。
2.4 primeSense
　　今天最常见的影像捕捉设备是数码相机。数码相机输出一个像素矩阵，每个像素代表一个色值。这是一种二维（2D）视觉技术。3D 视觉是指除了捕捉目标的空间位置（x 轴和 y 轴）和颜色之外，还能捕捉目标的深度（又称 Z 轴、范围、距离）及其周围环境。一个 3D 视觉系统同时输出每个场景的地形视图和色彩视图。PrimeSense是一家无厂半导体公司。他们的技术赋予电视、机顶盒、客厅电脑等消费电子产品自然互动能力。他最得意的两个字就是:深度。他们的
PrimeSensor 产品包含 Reference Design 和 NITE 中间件。PrimeSensor Reference Design 是一款成本低廉、即插即用、靠 USB 供电的设备，可以放在电视机或显示器的顶部或旁边，也可以嵌入其中。ReferenceDesign 能够实时生成客厅场景的深度、色彩和音频数据。它能在各种室内照明条件下工作（包括一片漆黑和非常明亮的房间）。它不需要用户佩戴或手持任何东西，无需校准，也不需要主机处理器做任何运算。PrimeSensor
的设计中包含一个先进的视觉数据处理中间件，它针对面向大众市场的 CE 产品——NITE进行了优化。NITE 为开发丰富的自然互动应用程序提供了算法框架。NITE SDK（软件开发工具包）提供了一个文档详细的 API 和框架，既能完成 GUI（图形用户界面）的设计开发，又能完成游戏开发。
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下面摘自：
Kinect v1是采用结构光方案，Kinect v2采用TOF方案。
Kinect v1和Kinect v2预览版的传感器的配置比较在表1显示。
20関節／人
25関節／人
△（Developer Toolkit）
×（手動）
×（単一的App）
表1是Kinect v1和Kinect v2预览版的传感器的配置比较
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