多维视觉验证模型生成数据集

多维动态感知技术作为智能制造、数字经济、人工智能等国家战略产业的核心基础，其发展与我国建设科技强国的战略部署深度契合。多维视觉信息（如光场、光谱、偏振等）的同步感知与处理技术，是推动下一代计算机视觉、自动驾驶及精密工业检测发展的核心动力。然而，面向此类新型多维图像传感器的研发，其测试与验证环节长期面临严峻挑战：真实世界数据获取成本高昂、条件不可控，且传感器芯片在设计阶段无法直接捕获物理信号，导致功能验证与性能评估难以有效进行。现有基于传统二维图像的测试方法无法满足多维信息的表征需求，而依赖实物原型进行数据采集的流程则严重拖慢了研发进度。本研究作为二维/三维/速度场图像传感器的子课题，旨在构建一个面向多维视觉图像传感器测试的数据合成和初处理验证模型。本子课题基于物理光学渲染引擎Mitsuba 3，构建了包含多种几何体在内的多维数据合成和初处理验证模型。该模型的整体二维图像分辨率大于200万像素，三维和速度场的视觉处理速度均符合二维/三维/速度场图像传感器的研发指标要求。