對於關注前沿科技領域的朋友來說，顯然不會對“雙目立體視覺”這個詞感到陌生。
雙目立體視覺直接模擬了人類視覺處理景物的方式，是波動光學三維感測器方法中最重要的距離感知技術，同時也是計算機視覺的核心問題，在計算機視覺研究中佔據重要地位。自上世紀80年代以來，伴隨技術的不斷突破，立體視覺應用需求正與日俱增。
特別是近兩年，隨著人工智慧技術日益成熟，機器人、無人機、智慧安防以及智慧製造等領域正積極嘗試與人工智慧的深度融合，雙目立體視覺的技術應用價值被越來越多的企業所認可，市場機會逐漸被開啟。
市場決定需求，而需求則意味機會。當立體視覺這股風潮掀起時，國內也湧現出一批涉足其中的團隊，INDEMIND便是其中之一。
作為一家成立不足3年的公司，INDEMIND目前已成功釋出了雙目視覺慣性模組、雙目避障模組兩款立體視覺硬體，並根據其核心技術與產品打造了機器人視覺導航方案、穿戴計算定位互動方案以及立體視覺安防三大解決方案。與不少扎入立體視覺領域便風風火火研究技術應用的公司不同，INDEMIND自成立之初就選擇了一條專注於技術研發，根據需求，逐步解決行業痛點的道路。
鳳鳥初啼：“寒冬之下”的初發聲
就像故事中描繪的那樣，勇士在擊敗惡龍前必然會經歷挫折，INDEMIND也是如此。早期的INDEMIND主要做以立體視覺為核心的AR/VR/MR行業定位&互動解決方案。INDEMIND聯合創始人姜文表示，做這個選擇是因為當時看到穿戴計算行業發展已經到了瓶頸，消費級產品提供的使用者體驗有限，使用者被限於定位系統有限的空間中，束手束腳。線下體驗店雖配有大空間定位互動功能，但成本較高，市場遲遲無法開啟。
為此，INDEMIND在2018年正式面向B端市場的推出了滿足多人大空間互動需求的穿戴計算方案——MELLO。
產品推出時，憑藉低成本、高精度的inside-out多人定位&互動，MELLO在業內引起了很大的轟動，INDEMIND因此也大受行業關注，一舉成為行業“黑馬”。
然而，在2018年行業“寒冬”之下，穿戴計算行業“集體退潮”，INDEMIND也很快發現受限於當時的環境，他們的產品與方案很難快速落地和大規模量產。
失之東偶，收之桑榆的Vi-SLAM
不過，失之東偶，收之桑榆。INDEMIND很快便發現他們基於立體視覺與Vi-SLAM技術所打造的導航定位系統實際上每個移動智慧機器人都需要，“我們為穿戴計算裝置打造的Vi-SLAM大空間多人互動方案的突出特性在於低成本、高精度的導航定位，而這一點也正是當時機器人所亟需的，在釋出會後，很快便有機器人廠商找到INDEMIND，希望我們為他們的機器人產品提供定位導航方案。”姜文在採訪時說到。
在此背景下，INDEMIND通過自身技術評估並深入瞭解使用者需求後，迅速調整腳步，轉型為雙目立體視覺技術方案提供商。
從穿戴計算到機器人，找準方向後的精耕細作
此後，INDEMIND迅速推出了面向機器人市場的視覺導航解決方案。姜文表示，行業對機器人視覺導航方案的需求十分巨大。相較於主流的無線定位、鐳射雷達、慣性導航等方式，視覺導航在成本和計算方式上都優勢顯著，尤其是雙目視覺導航，比起單目視覺有物理尺度，也更精確，是機器人導航定位發展未來趨勢。
據INDEMIND官網資料顯示，INDEMIND視覺導航方案依託立體視覺技術與高精度Vi-SLAM演算法，可為智慧機器人提供高精度、低成本的導航定位、地圖構建等功能。“我們通過對Vi-SLAM系統前後端各部分處理演算法架構和處理流程的優化，解決了可見光VSLAM演算法的計算量大、延遲高的問題，實現了絕對定位精度<1%，姿態精度<1°的效果，足以媲美鐳射雷達，能有效為使用者降低成本。”姜文補充道。
據姜文介紹，目前INDEMIND視覺導航方案已服務於多家機器人頭部企業。
與此同時，為進一步發揮雙目立體視覺技術特性，INDEMIND還推出了面向掃機器人的雙目避障模組。
姜文告訴記者，與導航定位相比，掃地機器人的避障痛點更為明顯。在眾多立體避障產品中，單線鐳射雷達垂向視角較小，無法實現三維避障；超聲波精度較差，無法精準獲取障礙物大小；單目視覺缺乏深度；ToF精度適中，但易受光環境影響且成本較高，唯有立體視覺方案視場角適中且成本較低，是目前綜合效能最優的三維避障方案。
姜文向我們介紹，INDEMIND雙目避障模組分為兩條線：一是核心識別演算法，另一條是立體視覺硬體。
首先是核心演算法，INDEMIND為家居場景研發了輕量級物體識別卷積神經網路模型，支援識別100餘種常見物品，識別精度可達2cm，支援識別拖鞋、資料線、寵物糞便等障礙物，為掃地機主動避障提供了堅實的基礎，能有效避免因誤掃、誤觸引發的掃地機故障。
其次是硬體，INDEMIND充分利用雙目立體視覺大視場角與深度解算特性，以“雙目+IR”多感測器融合方案打造了雙目避障模組。該模組可提供0.05-1.5米範圍內深度<1%的深度解算功能，配合水平60°，垂向30°FOV，能覆蓋傳統掃地機避障方案無法覆蓋的區域，為掃地機提供全範圍障礙物檢測，提升掃地機的感知能力與避障範圍。
“INDEMIND雙目避障模組不僅填補了行業空白，更是實現了掃地機避障效能的跨越式發展。”
技術為根，需求為葉，INDEMIND正茁壯成長
2020年被稱為人工智慧的產業落地之年。在網際網路生態的基礎上，以人工智慧、大資料、5G等新技術為核心驅動力的智慧化時代也即將來臨，而將人工智慧融入各行各業，推動國家人工智慧戰略落地，也早已成為科技界的一致共識。
對此，INDEMIND也早已做好了準備，姜文表示，INDEMIND未來將會一直專注於立體視覺技術研發，向人工智慧行業輸出更多創新應用，為即將到來的智慧化“黃金時代”紮下堅實的基礎。