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實戰應用與技術方案

AR、深度感知、串流等實戰技術方案。

👓 AR 眼鏡應用

詐騙辨別

技術要點:

  • 實時人臉辨識
  • 資料庫比對
  • 風險評估
  • AR 提示顯示

面相分析

技術方案:

  • 人臉關鍵點檢測
  • 特徵提取與分析
  • AR 視覺化呈現
  • 隱私保護

📏 深度感知技術

深度感知完整指南

技術類型:

  • 結構光(Structured Light)
  • ToF(Time of Flight)
  • 雙目立體視覺(Stereo Vision)
  • LiDAR

雙目視覺

核心概念:

  • 基線(Baseline)選擇
  • 深度範圍 vs 精度
  • 相機標定
  • 立體匹配算法

📡 串流技術

串流應用

技術棧:

  • WebRTC
  • RTMP/RTSP
  • HLS/DASH
  • 低延遲編碼

💡 實戰技術要點

AR 眼鏡開發

  1. 硬體選擇

    • 顯示技術(光波導、BirdBath)
    • 感測器配置
    • 運算單元
  2. 軟體架構

    • SLAM 定位
    • 物體辨識
    • 渲染引擎
    • 互動設計

深度感知系統

  1. 雙目視覺

    • 基線選擇(15-120mm)
    • 焦距匹配
    • 極線校正
    • SGM/SGBM 匹配
  2. ToF 系統

    • 調制頻率選擇
    • 多徑干擾處理
    • 深度範圍權衡
  3. 結構光

    • 編碼方案
    • 解碼算法
    • 環境光抑制

串流優化

  1. 編碼優化

    • H.264/H.265/AV1
    • 硬體加速
    • 碼率控制
  2. 傳輸優化

    • 自適應碼率(ABR)
    • 網路抖動處理
    • 錯誤恢復
  3. 延遲優化

    • 端到端延遲分析
    • 緩衝策略
    • 預測性編碼

🚀 應用場景

AR 應用

  • 工業檢修指引
  • 醫療手術輔助
  • 安防監控
  • 教育訓練

深度感知

  • 機器人導航
  • 自動駕駛
  • 手勢辨識
  • 3D 建模

視頻串流

  • 直播平台
  • 視頻會議
  • 遠程監控
  • 雲遊戲

最後更新: 2025-12-01