微软新HoloLens专利可用深度学习减少ToF功耗，延长系统续航
减少功耗，从而延长MR系统的续航时间
（映维网 2021年01月13日）为了捕捉复杂的3D几何图形，MR系统依赖于深度估计系统生成的深度信息。利用深度信息，MR系统可以确定设备和特定对象之间的相对距离，同时能够识别对象的特定轮廓、边面和形状。行业存在不同类型的深度估计系统，如飞行时间系统、点对点激光扫描和干涉测量等。
由于受环境影响小，测量帧率高，算法开发难度低等特性，飞行时间正日益受到厂商的关注。但这项技术的一个缺点是，为了计算单个深度映射或曲面网格，系统需要捕获大量的红外图像。图像越多，功耗就会大幅增加，从而缩短MR系统的续航。
为了提升MR系统的续航，同时为了利用高质量的深度信息来继续提供高质量MR体验，微软工程团队一直在探索不同的解决方案。日前，美国专利商标局公布了一份名为“Machine-learned depth dealiasing”的微软专利申请。
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