CN111736173A - 一种基于tof的深度测量装置、方法及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于TOF的深度测量装置，包括：光发射模组，用于向目标物体发射光束；成像模组，用于采集经目标物体反射回的反射光束并生成相应的电信号，以及采集目标物体的二维图像；控制与处理器，分别与光发射模组以及成像模组连接，用于控制光发射模组发射被调制的发射光束；以及，同步触发成像模组开启接收所述电信号和二维图像，对所述电信号进行计算以获得目标物体的一个或多个TOF深度值，同时利用所述二维图像进行深度学习以获得相对深度值，进而基于相对深度值从一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。通过对二维图像进行深度学习以得到相对深度值，基于该相对深度值辅助ToF解卷绕，从而提升深度图的精度。

Description

一种基于TOF的深度测量装置、方法及电子设备
技术领域
本发明涉及光学测量技术领域，尤其涉及一种基于TOF的深度测量装置、方法及电子设备。
背景技术
ToF的全称是Time-of-Flight，即：飞行时间，ToF测距技术是一种通过测量光脉冲在发射/接收装置和目标物体间的往返飞行时间来实现精确测距的技术。在ToF技术中，对发射光信号进行周期性调制，通过对反射光信号相对于发射光信号的相位延迟进行测量，再由相位延迟对飞行时间进行计算的测量技术被称为iToF(Indirect-TOF)技术。iToF技术按照调制解调类型方式的不同可以分为连续波(Continuous Wave，CW)调制解调方法和脉冲调制(Pulse Modulated，PM)调制解调方法。
应理解，在基于相位的iToF技术的测量方案中，返回光束的相位可以用于计算在给定相位“卷绕”(即：波长)内的准确测量，但是一旦实际距离超出了成像系统的最大测量距离，则测量就会发生很大误差，从而导致测量数据的精度受到极大影响。
以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于TOF的深度测量装置、方法及电子设备，以解决上述背景技术问题中的至少一种。
为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：
一种基于TOF的深度测量装置，包括：光发射模组，用于向目标物体发射光束；成像模组，用于采集经所述目标物体反射回的反射光束并生成相应的电信号，以及采集所述目标物体的二维图像；控制与处理器，分别与所述光发射模组以及所述成像模组连接，用于控制所述光发射模组发射被调制的发射光束至目标空间中；以及，同步触发所述成像模组开启并接收来自所述成像模组生成的所述电信号和所述二维图像，对所述电信号进行计算以获得目标物体的一个或多个TOF深度值，同时利用所述二维图像进行深度学习以获取目标物体的相对深度值，进而基于所述相对深度值从所述一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。
在一些实施例中，所述光发射模组被设置成在所述控制与处理器的控制下以一个或多个调制频率发射时序上振幅被连续波调制的光束；所述成像模组被设置成采集至少部分所述光束并生成相应的电信号；所述控制与处理器被设置成根据所述电信号计算相位差，基于所述相位差计算所述光束由发射到被采集所需要的飞行时间，并基于所述飞行时间计算各个像素的TOF深度值。
在一些实施例中，所述控制与处理器还包括有深度计算单元，所述深度计算单元包括卷积神经网络结构，通过所述卷积神经网络结构对所述二维图像进行深度学习以获得所述目标物体的相对深度值。
本发明实施例的另一技术方案为：
一种基于TOF的深度测量方法，包括如下步骤：
S20、控制光发射模组向目标物体发射被调制的发射光束；
S21、控制成像模组采集所述发射光束经目标物体反射回的反射光束并生成相应的电信号；以及，采集目标物体的二维图像；
S22、利用控制与处理器接收所述成像模组生成的所述电信号以及接收来自所述成像模组的二维图像，并对所述电信号进行计算以得到目标物体的一个或多个TOF深度值；同时，利用所述二维图像进行深度学习以获得目标物体的相对深度值，基于所获得的相对深度值从所述一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。
在一些实施例中，所述光发射模组被设置成在所述控制与处理器的控制下以一个或多个调制频率发射时序上振幅被连续波调制的光束；所述成像模组被设置成采集至少部分所述光束并生成相应的电信号；所述控制与处理器被设置成根据所述电信号计算相位差，基于所述相位差计算所述光束由发射到被采集所需的飞行时间，并基于所述飞行时间计算各个像素的TOF深度值。
在一些实施例中，所述控制与处理器包括有深度计算单元，在步骤S22中，所述深度计算单元通过设计卷积神经网络结构，以对所述二维图像进行深度学习以获取目标物体的相对深度值。
在一些实施例中，步骤S22中，所述控制与处理器通过将所述多个TOF深度值与所述相对深度值作差并取绝对值，选取最小绝对值对应的TOF深度值作为实际深度值；或，利用所述深度学习得到的所述相对深度值的连续性，指导TOF深度值解卷绕以从所述一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。
在一些实施例中，所述控制与处理器基于所述TOF深度值生成目标物体的TOF深度图，同时基于所述相对深度值生成目标物体的相对深度图。
在一些实施例中，还包括如下步骤：
根据所述实际深度值生成所述目标物体的深度图；或者，
将所述TOF深度图与所述相对深度图进行融合以生成目标物体的深度图。
本发明实施例又一个技术方案：
一种电子设备，包括：壳体、屏幕、以及前述实施例技术方案所述的基于TOF的深度测量装置；其中，所述基于TOF的深度测量装置的光发射模组与成像模组设置于电子设备的同一面，以用于向目标物体发射光束以及接收经目标物体反射回来的光束并形成电信号。
本发明技术方案的有益效果是：
本发明基于TOF的深度测量装置通过对二维图像进行深度学习以得到相对深度值，并基于该相对深度值辅助ToF解卷绕，从而实现在不增加现有深度测量装置成本的条件下，提升深度图的精度、完整性与帧率的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明一个实施例基于TOF的深度测量装置的原理图示。
图2是根据本发明一个实施例基于TOF的深度测量方法的流程图示。
图3是根据本发明一个实施例采用图1所示测量装置的电子设备的示意图。
具体实施方式
为了使本发明实施例所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。另外，连接即可以是用于固定作用也可以是用于电路连通作用。
需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多该特征。在本发明实施例的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
为方便理解，对基于TOF深度测量装置先作说明，TOF深度测量装置包括光发射模组、成像模组以及控制理与处理器。其中，光发射模组向目标空间发射光束，该光束发射至目标区域空间中以照明空间中的目标物体，至少部分发射光束经目标区域反射后形成反射光束，反射光束中的至少部分光束被成像模组接收；控制与处理器分别与光发射模组以及成像模组连接，同步光发射模组以及成像模组的触发信号以计算光束从发射到反射回来被接收所需要的时间，即发射光束与反射光束之间的飞行时间t，进一步的，根据飞行时间t，目标物体上对应点的距离D可由下式计算出：
D＝c·t/2 (1)
其中，c为光速。
具体地，请参阅图1，图1为本申请其中一实施例提供的一种基于TOF的深度测量装置的原理图示。该基于TOF的深度测量装置10包括光发射模组11、成像模组12以及控制与处理器13；其中，光发射模组11用于向目标物体发射光束30；成像模组12用于采集发射光束30经目标物体反射回的反射光束40并生成相应的电信号，以及采集目标物体的二维图像；控制与处理器13分别与光发射模组11以及成像模组12连接，用于控制光发射模组11发射被调制的发射光束至目标空间20中以照明空间中的目标物体；以及同步触发成像模组12开启并接收来自成像模组12生成的电信号及二维图像，对该电信号进行计算以获得目标物体的一个或多个TOF深度值，同时利用二维图像进行深度学习以获取目标物体的相对深度值，进而基于相对深度值在所获得的一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。
在一个实施例中，光发射模组11包括光源以及光源驱动器(图中未示出)等。光源可以为点阵光源或面阵光源。其中，点阵光源可以是点阵激光器加液晶开关/扩散器/衍射光学器件的组合，点阵激光器可以是发光二极管(LED)、边发射激光器(EEL)、垂直腔面发射激光器(VCSEL)等。点阵激光器加液晶开关/扩散器的组合相当于面阵光源，能输出均匀分布的面阵光束，便于后续的电荷积分。其中，液晶开关的作用是使得光源发射的光束能更加均匀地照射整个目标空间中；扩散器的作用是将点阵激光器发射的光束整形成面阵光束；而点阵激光器加衍射光学元件的组合所发射的光束依然是散斑激光，通过衍射光学元件使得发射的散斑激光密度加强，以实现能量较为集中且单位面积内的能量较强，作用距离较远。面阵光源可以是多个点阵激光器组成的光源阵列也可以是泛光光源，例如红外泛光光源，其同样能输出均匀分布的面阵光束，便于后续的电荷积分。
可以理解的是，光源所发射的光束可以是可见光、红外光、紫外光等，考虑到环境光、激光安全等问题，一般主要采用红外光。光源在光源驱动器的控制下向外发射时序上振幅被调制的光束。比如在一个实施例中，光源在光源驱动器的驱动下以调制频率f发射脉冲调制光束、方波调制光束、正弦波调制光束等光束。在一个实施例中，光发射模组还包括有准直透镜，其设置在光源上方，用于准直光源发出的光束。应理解，光源驱动器可以进一步被控制和处理器控制，当然也可以整合到控制与处理器中。
成像模组12包括TOF图像传感器121、透镜单元(未图示)，在一些实施例中，还可以包含有滤光片(图中未示出)。其中，透镜单元一般为聚光透镜，用于将由目标物体反射回的至少部分反射光束聚焦并成像在至少部分TOF图像传感器上，滤光片需选择与光源波长相匹配的窄带滤光片，用于抑制其余波段的背景光噪声。TOF图像传感器121可以是电荷耦合元件(CCD)、互补金属氧化物半导体(CMOS)、雪崩二极管(AD)、单光子雪崩二极管(SPAD)等组成的图像传感器阵列，阵列大小代表着该深度相机的分辨率，比如320×240等。一般地，TOF图像传感器121还连接有数据处理单元以及包括由信号放大器、时数转换器(TDC)、模数转换器(ADC)等器件中的一种或多种组成的读出电路(图中未示出)。可以理解的是，由于成像模组不同距离的场景为各个不同直径的同心球面，而非平行平面，所以在实际使用时会有误差存在，而通过数据处理单元可以对这个误差进行校正。
应理解，TOF图像传感器包括至少一个像素，与传统的仅用于拍照的图像传感器相比，这里每个像素包含两个以上的抽头(tap，用于在相应电极的控制下存储并读取或者输出由入射光子产生的电荷信号)，比如：包括3个抽头，在单个帧周期内(或单次曝光时间内)以一定的次序依次切换抽头以采集相应的电荷。此外，控制与处理器还提供TOF图像传感器各像素中各抽头的解调信号(采集信号)，抽头在解调信号的控制下采集由目标物体反射回的反射光束所产生的电信号(电荷)。
控制与处理器分别与光发射模组以及成像模组连接，当其控制光发射模组发射光束的同时会触发成像模组开启以采集上述发射光束经目标物体反射回的部分反射光束并将其转换成电信号，并进一步通过测量发射模组与成像模组之间的发射信号与接收信号的相位差
Figure BDA0002505618570000071
来测得目标物体与测量装置之间的距离值，其中相位差
Figure BDA0002505618570000072
与距离值d的关系为：
Figure BDA0002505618570000073
其中，c为光速，f1为调制频率。
在一个实施例中，假设光源发出连续的正弦波调制光束，其表达式为：
(t)＝a*(1+sin(2πf2t))
其中，调制频率为f2，振幅为a，周期T为1/f2，波长λ为c/f2。
该信号经过延时
Figure BDA0002505618570000081
以后得到的反射信号设为r(t)，其信号幅度经过传播后衰减为A，由环境光强引起的偏移量为B，则反射信号的表达式为：
Figure BDA0002505618570000082
求取相位差
Figure BDA0002505618570000083
本发明实施例中，在有效积分时间内通过在四个等距的测量相位点(一般为0°、90°、180°、270°)处对接收到的电荷进行采样来进行测量计算，即通过在连续的四帧图像中(4次曝光时间内)，以与发射光相位相差为0°、90°、180°、270°的四个点为起点分别对电荷采样，将上述四个采样点0°、90°、180°、270°对应时间点t0＝0，t1＝T/4，t2＝T/2，t3＝3T/2代入方程r(t)，通过求解方程可以得到
Figure BDA0002505618570000084
其中I、Q分别为不相邻两次电荷采样值的差值，利用差值消除了深度测量过程中最大的噪声干扰源环境光偏置，且I、Q越大，相位差测量的精度就越高。应理解，在实际深度测量过程中，为了提高测量精度，往往需要采集多张图像，进行多次测量，最后再通过加权平均值等方法求取每个像素的深度值，进而得到完整的深度图。
应理解，目标物体的距离的改变会导致相位差
Figure BDA0002505618570000085
的改变，但通过上述单频率求出的相位差
Figure BDA0002505618570000086
始终在0～2π的区间范围内，其可有效用于计算在给定相位“卷绕”(即，波长)内的准确测量，但一旦实际距离超过最大测量距离λ＝c/2f2时，最终求解的相位差
Figure BDA0002505618570000087
开始重复，例如
Figure BDA0002505618570000088
因此，每个单频测量提供多个测量距离值，每个距离由相位卷绕隔开，即：
Figure BDA0002505618570000089
其中，n为相位卷绕的数目，通过单频率测得的多个距离被称为模糊距离。由公式
Figure BDA00025056185700000810
可知，调制频率会影响测量距离，在特定情况下，可以通过降低调制信号频率(即增大其波长)来扩展测量距离，但降低调制频率会降低测量精度。为了满足测量距离的同时又要保证测量精度，因此基于TOF相机的深度测量装置通常会引入多频扩展测量技术，后续将对多频技术进行描述。
多频技术通过在光发射模组增加一个或者多个不同频率的连续调制波来实现混频，每个频率的调制波都有其对应的模糊距离，多个调制波共同测量到的距离才是被测目标物体的真实距离，其对应的频率为多个调制波频率的最大公约数，简称击打频率。显然击打频率要小于任意调制波的频率，从而保证在不降低实际调制频率的情况下扩展测量距离。应理解，尽管采用的多频率测距方法可高效地对相位差数据进行去混叠，但相对于单频测距而言，多频测距为了得到多个深度图，必须增加像素的曝光时间，这样不仅增加了数据传输所造成的功耗，还降低了深度图的帧率。
因此，在本发明实施例中，通过成像模组采集的环境光或者光源发射的泛光光束所形成的二维图像进行深度学习以获取目标物体的相对深度值，进而利用相对深度值来指导TOF深度值进行解卷绕。应理解，由于通过相位延迟(相位差)计算的高准确度，因此通过二维图像进行深度学习所得到的相对深度值不需要非常精确，最终的深度值只需要从多个TOF深度值中选取与相对深度值最接近的一个即可，且由于二维图像及TOF深度图均由是TOF图像传感器在同一视角采集得到，因此二维图像中的各个像素与TOF深度图中的各个像素是严格一一对应的，由此可省略复杂的图像匹配过程，进而避免增加装置的功耗。如此，本发明实施例深度测量装置采用对二维图像进行深度学习以得到相对深度值，并基于该相对深度值辅助ToF进行解卷绕，从而实现了在不增加现有深度测量装置成本的条件下，提升深度图的精度、完整性与帧率的目的。
在一个实施例中，控制与处理器包括有深度计算单元，通过控制与处理器中的深度计算单元来执行上述的深度学习。在一个实施例中，深度计算单元可以是FPGA/NPU/GPU等。应理解，深度图包括多个深度值，每个深度值对应TOF图像传感器的单个像素。在一些示例中，深度计算单元可以输出二维图像中各个像素的相对深度值，以指导通过计算相位差得到的单个像素的TOF深度值，即从对应于相位差的多个TOF深度值中选取最接近于通过深度学习得到的相对深度值，得到实际深度值，进而得到最终的深度图。在一个实施例中，控制与处理器将多个TOF深度值与相对深度值作差并取绝对值，选取最小绝对值对应的TOF深度值作为实际深度值。在一个实施例中，控制与处理器根据所述实际深度值生成所述目标物体的深度图；或者，将所述TOF深度图与根据相对深度值所得的相对深度图进行融合以生成所述目标物体的深度图。
在一个实施例中，深度计算单元可通过设计卷积神经网络结构，训练已知深度图的损失函数得到深度模型，在估计相对深度值时直接将二维图像输入到上述卷积神经网络结构中进行深度学习即可得到对应的相对深度图。应理解，在此方法中用颜色值(或灰度值)表示相对深度值。由上述叙述可知，通过相位延迟(相位差)计算的深度值具有高准确度，因此对利用二维图像估算的目标物体的相对深度值要求不高，因此卷积神经网络结构的设计要求相对简单，如此，既不会增加深度测量装置的功率或降低其计算速率，又能辅助TOF进行解卷绕以得到目标物体精确的实际距离值。
参照图2所示，作为本发明另一实施例，还提供一种基于TOF的深度测量方法。图2所示为基于TOF的深度测量方法的流程图示，测量方法包括如下步骤：
S20、控制光发射模组向目标物体发射被调制的发射光束；
S21、控制成像模组采集所述发射光束经目标物体反射回的反射光束并生成相应的电信号；以及，采集目标物体的二维图像；
S22、利用控制与处理器接收成像模组生成的所述电信号以及接收来自成像模组的二维图像，并对电信号进行计算以得到目标物体的一个或多个TOF深度值；同时，利用所述二维图像进行深度学习以获得目标物体的相对深度值，基于所获得的相对深度值从一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。
步骤S22中，所述控制与处理器包括有深度计算单元，所述深度计算单元通过设计卷积神经网络结构，以对所述二维图像进行深度学习以获取目标物体的相对深度值。
步骤S22中，所述控制与处理器通过将所述多个TOF深度值与所述相对深度值作差并取绝对值，选取最小绝对值对应的TOF深度值作为实际深度值；或，利用所述深度学习得到的所述相对深度值的连续性，指导TOF深度值解卷绕以从所述一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。
在一些实施例中，还包括：
根据所述实际深度值生成所述目标物体的深度图；或者，
将所述TOF深度图与根据相对深度值所得的相对深度图进行融合以生成目标物体的深度图。
在一些实施例中，光发射模组被设置成在所述控制与处理器的控制下以一个或多个调制频率发射时序上振幅被连续波调制的光束；所述成像模组被设置成采集至少部分所述光束并生成相应的电信号；所述控制与处理器被设置成根据所述电信号计算出相位差，基于所述相位差计算所述光束由发射到被采集所需的飞行时间，并基于所述飞行时间计算各个像素的TOF深度值。
本发明实施例基于TOF的深度测量方法具体由前述实施例基于TOF的深度测量装置来执行，具体实现方法可参照基于TOF的深度测量装置实施例方案中的描述，在此不再赘述。
本发明采用对二维图像进行深度学习以得到相对深度值，并基于该相对深度值辅助ToF解卷绕，从而实现了在不增加现有深度测量装置成本条件下，提升深度图的精度、完整性与帧率的目的。
本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
作为本发明另一个实施例，还提供一种电子设备，所述电子设备可以是台式、桌面安装设备、便携式设备、可穿戴设备或车载设备以及机器人等。具体的，设备可以是笔记本电脑或电子设备，以允许手势识别或生物识别。在其他示例中，设备可以是头戴式设备，以用于标识用户周围环境的对象或危险，以确保安全，例如，阻碍用户对环境视觉的虚拟现实系统，可以检测周围环境中的对象或危险，以向用户提供关于附近对象或障碍物的警告。在另一些示例中，可以是将虚拟信息和图像与用户周围环境相混合的混合现实系统，可检测用户环境中的对象或人，以将虚拟信息与物理环境和对象集成。在其它示例中，还可以是应用在无人驾驶等领域的设备。参照图3所示，以手机为例进行说明，所述电子设备300包括壳体31、屏幕32、以及前述实施例所述的基于TOF的深度测量装置；其中，所述基于TOF的深度测量装置的光发射模组11与成像模组12设置于电子设备300的同一面，用于向目标物体发射光束以及接收目标物体反射回来的泛光光束并形成电信号。
可以理解的是，以上内容是结合具体/优选的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型，而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。在本说明书的描述中，参考术语“一种实施例”、“一些实施例”、“优选实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。
在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管已经详细描述了本发明的实施例及其优点，但应当理解，在不脱离由所附权利要求限定的范围的情况下，可以在本文中进行各种改变、替换和变更。
此外，本发明的范围不旨在限于说明书中所述的过程、机器、制造、物质组成、手段、方法和步骤的特定实施例。本领域普通技术人员将容易理解，可以利用执行与本文所述相应实施例基本相同功能或获得与本文所述实施例基本相同结果的目前存在的或稍后要开发的上述披露、过程、机器、制造、物质组成、手段、方法或步骤。因此，所附权利要求旨在将这些过程、机器、制造、物质组成、手段、方法或步骤包含在其范围内。

Claims (10)

1.一种基于TOF的深度测量装置，其特征在于，包括：
光发射模组，用于向目标物体发射光束；
成像模组，用于采集经所述目标物体反射回的反射光束并生成相应的电信号，以及采集所述目标物体的二维图像；
控制与处理器，分别与所述光发射模组以及所述成像模组连接，用于控制所述光发射模组发射被调制的发射光束至目标空间中；以及，同步触发所述成像模组开启并接收来自所述成像模组生成的所述电信号和所述二维图像，对所述电信号进行计算以获得目标物体的一个或多个TOF深度值，同时利用所述二维图像进行深度学习以获取目标物体的相对深度值，进而基于所述相对深度值从所述一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。
2.如权利要求1所述的基于TOF的深度测量装置，其特征在于：
所述光发射模组被设置成在所述控制与处理器的控制下以一个或多个调制频率发射时序上振幅被连续波调制的光束；
所述成像模组被设置成采集至少部分所述光束并生成相应的电信号；
所述控制与处理器被设置成根据所述电信号计算出相位差，基于所述相位差计算所述光束由发射到被采集所需要的飞行时间，并基于所述飞行时间计算各个像素的TOF深度值。
3.如权利要求1所述的基于TOF的深度测量装置，其特征在于：所述控制与处理器还包括有深度计算单元，所述深度计算单元包括有卷积神经网络结构，通过所述卷积神经网络结构对所述二维图像进行深度学习以获得所述目标物体的相对深度值。
4.一种基于TOF的深度测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
S20、控制光发射模组向目标物体发射被调制的发射光束；
S21、控制成像模组采集所述发射光束经目标物体反射回的反射光束并生成相应的电信号；以及，采集目标物体的二维图像；
S22、利用控制与处理器接收所述成像模组生成的所述电信号以及接收来自所述成像模组的二维图像，并对所述电信号进行计算以得到目标物体的一个或多个TOF深度值；同时，利用所述二维图像进行深度学习以获得目标物体的相对深度值，基于所获得的相对深度值从所述一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。
5.如权利要求4所述的基于TOF的深度测量方法，其特征在于：
所述光发射模组被设置成在所述控制与处理器的控制下以一个或多个调制频率发射时序上振幅被连续波调制的光束；
所述成像模组被设置成采集经目标物体反射回的至少部分反射光束并生成相应的电信号；
所述控制与处理器被设置成根据所述电信号计算相位差，基于所述相位差计算所述光束由发射到被采集所需的飞行时间，并基于所述飞行时间计算各个像素的TOF深度值。
6.如权利要求4所述的基于TOF的深度测量方法，其特征在于：所述控制与处理器包括有深度计算单元，在步骤S22中，所述深度计算单元通过设计卷积神经网络结构，以对所述二维图像进行深度学习以获取所述目标物体的相对深度值。
7.如权利要求4所述的基于TOF的深度测量方法，其特征在于：步骤S22中，所述控制与处理器通过将所述多个TOF深度值与所述相对深度值作差并取绝对值，选取最小绝对值对应的TOF深度值作为实际深度值；或，
利用所述深度学习得到的所述相对深度值的连续性，指导TOF深度值解卷绕以从所述一个或多个TOF深度值中确定实际深度值。
8.如权利要求4所述的基于TOF的深度测量方法，其特征在于：所述控制与处理器基于所述TOF深度值生成目标物体的TOF深度图，同时基于所述相对深度值生成目标物体的相对深度图。
9.如权利要求8所述的基于TOF的深度测量方法，其特征在于，还包括如下步骤：
根据所述实际深度值生成所述目标物体的深度图；或者，
将所述TOF深度图与所述相对深度图进行融合以生成目标物体的深度图。
10.一种电子设备，其特征在于：包括壳体、屏幕、以及权利要求1-3任一项所述的基于TOF的深度测量装置；其中，所述基于TOF的深度测量装置的光发射模组与成像模组设置于电子设备的同一面，以用于向目标物体发射光束以及接收经目标物体反射回来的光束并形成电信号。
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