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
目前，人脸识别领域应用较多的是二维技术，但二维技术的产品在可靠性、准确性、安全性、鲁棒性等多方面都存在不足，以及存在容易被低成本攻击手段攻击，受光照影响大等弊端，无法有效满足需求。
基于此，三维机器视觉技术应运而生。由于比二维多了一个维度的信息，因此在其拓展二维应用范围的基础上，又可以完成二维无法做到的“痛点型应用”。最重要的一点，三维机器视觉技术相较于传统二维视觉，具有极高安全级别的防作伪优势，可以抵抗照片、面具、头模等多种攻击手段。
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。
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。
作为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，的卢深视相关产品和技术在某跨海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)增强级认证。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。
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。
近日，的卢深视科技有限公司宣布完成A+轮融资，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。
