空间感知与场景理解视觉方案

空间感知与场景理解视觉方案通过 3D 视觉与 AI 算法，自动识别房间布局、检测物品位置与环境变化，支持更智能的家居场景联动与自适应控制。

场景定义

智能家居的真正智能化需要系统理解房间的布局与环境。从识别沙发、床、门窗的位置，到了解光线分布、空气质量等环境参数，系统都需要构建对环境的深层理解，才能提供真正智能的场景联动。

技术挑战

• 场景多样性：不同家居的布局差异大，算法需高度泛化
• 动态变化：家具位置、物品放置会变化，系统需自适应更新
• 实时性：需快速识别与反应，支持即时联动

ToF 深度感知方案

ToF 相机直接输出 3D 点云与深度图，是构建空间模型的理想基础。

• 直接获取房间的 3D 几何结构
• 支持物体轮廓提取与分割
• 便于 3D 建图与环境建模

RGB 视觉方案

RGB 摄像头提供语义信息，用于物品分类与场景理解。

• 识别物体类别（沙发、床、灯等）
• 支持场景分类与上下文理解
• 易于与深度学习集成

融合方案（ToF + RGB）

融合两种信息可同时获得精确的几何与准确的语义理解。

• ToF 提供准确的空间坐标
• RGB 提供物体分类与属性
• 完整的场景图表示

系统架构

应用案例

• 自动照明场景：识别活动区域，智能调节灯光
• 温湿度控制：根据房间布局优化空调分布
• 安全监测：异常物体检测与告警

FAQ