基于單目視覺(jué)的測(cè)距算法研究共3篇

基于單目視覺(jué)的測(cè)距算法研究共3篇基于單目視覺(jué)的測(cè)距算法研究1單目視覺(jué)測(cè)距是指通過(guò)單個(gè)攝像頭所獲取的圖像信息，對(duì)目標(biāo)物體的距離進(jìn)行估計(jì)的技術(shù)。單目視覺(jué)測(cè)距技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于機(jī)器人視覺(jué)、自動(dòng)駕駛技術(shù)等領(lǐng)域。

單目視覺(jué)測(cè)距算法可以分為基于幾何射影學(xué)和基于深度學(xué)習(xí)的兩類。

基于幾何射影學(xué)的單目視覺(jué)測(cè)距算法主要利用相機(jī)的內(nèi)參矩陣和外參矩陣，在圖像平面上將物體的像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為相機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)。最常用的方法是三角測(cè)量法。通過(guò)不同角度拍攝同一個(gè)目標(biāo)物體，得到不同的圖像，根據(jù)圖像上的像素坐標(biāo)和相機(jī)內(nèi)參矩陣，可以得到相機(jī)坐標(biāo)系下的像素坐標(biāo)。再根據(jù)相機(jī)的外參矩陣，將像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。最后，使用三角形的余弦定理計(jì)算出目標(biāo)物體的距離。

但基于幾何射影學(xué)的單目視覺(jué)測(cè)距算法有兩個(gè)問(wèn)題，一個(gè)是需要提前標(biāo)定相機(jī)的內(nèi)參和外參；另一個(gè)是將像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)需要對(duì)相機(jī)的畸變進(jìn)行矯正，這也需要標(biāo)定相機(jī)的畸變參數(shù)。此外，由于相機(jī)的內(nèi)參和外參可能隨著時(shí)間和環(huán)境因素發(fā)生變化，因此需要進(jìn)行定時(shí)或即時(shí)的標(biāo)定，這也會(huì)導(dǎo)致算法的復(fù)雜性增加。

基于深度學(xué)習(xí)的單目視覺(jué)測(cè)距算法則不同于傳統(tǒng)的利用向量叉積計(jì)算距離的方法，而是利用深度學(xué)習(xí)對(duì)圖像信息進(jìn)行學(xué)習(xí)和提取。近年來(lái)由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，CNN網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在單目視覺(jué)測(cè)距中得到廣泛的應(yīng)用。

以深度學(xué)習(xí)的方法為例，最近端火的monodepth2算法首次轉(zhuǎn)變了我們?cè)趩文恳曈X(jué)中已經(jīng)半世紀(jì)時(shí)間的幾何三角化思路，對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的單目視覺(jué)測(cè)距算法有重大的貢獻(xiàn)。該算法通過(guò)建立一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，將輸入圖像轉(zhuǎn)化為距離圖。具體而言，將圖像分為左圖和右圖，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從左圖中預(yù)測(cè)出的視差，推斷出右圖中每個(gè)像素的新位置，再進(jìn)行像素級(jí)的比較，求得左、右圖像素所代表的實(shí)際物體的距離。

雖然基于深度學(xué)習(xí)的單目視覺(jué)測(cè)距算法無(wú)法直接測(cè)量物體的真實(shí)距離，但由于深度學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)到豐富的特征信息，因此能夠?qū)Σ煌矬w的距離進(jìn)行較為準(zhǔn)確的估計(jì)。

總之，單目視覺(jué)測(cè)距技術(shù)在未來(lái)的智能制造、機(jī)器視覺(jué)、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域?qū)⒂兄鴱V泛的應(yīng)用前景。雖然基于幾何射影學(xué)的單目視覺(jué)測(cè)距算法存在一些問(wèn)題，但是隨著相機(jī)顯示性能的提升以及標(biāo)定算法的改進(jìn)，仍然有著不可替代的作用。同時(shí)，基于深度學(xué)習(xí)的單目視覺(jué)測(cè)距算法因其具有高精度、快速、無(wú)需標(biāo)定等優(yōu)點(diǎn)，受到了越來(lái)越多研究者的青瞇。期望未來(lái)的單目視覺(jué)測(cè)距技術(shù)能夠取得更好的發(fā)展，為人類的發(fā)現(xiàn)和探索帶來(lái)新的可能?；趩文恳曈X(jué)的測(cè)距算法研究2單目視覺(jué)是一種通過(guò)單個(gè)攝像頭獲取物體信息和空間位置的方法。測(cè)距算法是其中的一個(gè)重要應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)物體距離的精確測(cè)量。

單目視覺(jué)測(cè)距算法主要分為基于幾何方法和深度學(xué)習(xí)方法。

基于幾何方法的單目視覺(jué)測(cè)距算法主要依靠攝像機(jī)內(nèi)參矩陣、攝像機(jī)光心以及物體大小信息等幾何參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)測(cè)距。常見(jiàn)的算法包括三角測(cè)量法、基于單應(yīng)矩陣的算法、基于視差的算法等。

三角測(cè)量法最早應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，主要是通過(guò)攝像機(jī)位置和三維點(diǎn)在攝像機(jī)畫(huà)面中的位置來(lái)計(jì)算物體距離。該方法的實(shí)現(xiàn)需要先標(biāo)定攝像機(jī)內(nèi)參矩陣和物體特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)，再通過(guò)對(duì)應(yīng)的二維點(diǎn)和內(nèi)參矩陣進(jìn)行計(jì)算得到三維點(diǎn)坐標(biāo)，最后通過(guò)測(cè)量攝像機(jī)位置和三維點(diǎn)重新計(jì)算物體距離。該方法的優(yōu)點(diǎn)是精度高，但需要較多的計(jì)算量以及對(duì)攝像機(jī)內(nèi)參矩陣的準(zhǔn)確標(biāo)定。

基于單應(yīng)矩陣的算法主要是通過(guò)計(jì)算兩幅圖像中同一平面上的多個(gè)點(diǎn)的投影坐標(biāo)的變化關(guān)系來(lái)計(jì)算物體距離。該方法可以使用任意數(shù)量的點(diǎn)進(jìn)行測(cè)距，但需要提前提取出圖像中的特征點(diǎn)，并對(duì)攝像機(jī)內(nèi)參矩陣進(jìn)行標(biāo)定，否則測(cè)距精度較低。

基于視差的算法主要是通過(guò)左右兩個(gè)相鄰視角的圖像之間的像素位移計(jì)算物體的深度信息。該方法的實(shí)現(xiàn)一般需要對(duì)相鄰圖像的像素進(jìn)行匹配，計(jì)算出像素的視差信息，再結(jié)合攝像機(jī)參數(shù)進(jìn)行深度的測(cè)量。該方法計(jì)算速度較快，但需要處理視角不同造成的圖像畸變，對(duì)攝像機(jī)參數(shù)的準(zhǔn)確度要求較高。

深度學(xué)習(xí)方法的單目視覺(jué)測(cè)距算法依賴于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，可以通過(guò)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)獲取物體深度信息。該方法的主要優(yōu)勢(shì)是可以適應(yīng)多種不同的物體形狀和拍攝角度，但需要大量的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練，且模型的泛化能力較弱。

總的來(lái)說(shuō)，單目視覺(jué)測(cè)距算法是一種精準(zhǔn)測(cè)量物體距離的方法，其實(shí)現(xiàn)需要考慮多種因素，包括攝像機(jī)參數(shù)、圖像處理方法和算法模型等。未來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，單目視覺(jué)測(cè)距算法將會(huì)更加普及應(yīng)用，為實(shí)現(xiàn)物體深度檢測(cè)、立體成像等打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)?；趩文恳曈X(jué)的測(cè)距算法研究3近年來(lái)，隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，測(cè)距技術(shù)變得越來(lái)越重要。測(cè)距技術(shù)有多種方法，在不同的場(chǎng)景下選取不同的方法能夠提高測(cè)距的精確度。本文將介紹基于單目視覺(jué)的測(cè)距算法研究。

基于單目視覺(jué)的測(cè)距算法是通過(guò)相機(jī)的成像原理來(lái)實(shí)現(xiàn)的。相機(jī)將三維空間中的物體信息轉(zhuǎn)化為二維圖像，測(cè)距算法通過(guò)對(duì)二維圖像的處理和分析，推算出物體距離相機(jī)的距離。

其中一個(gè)最經(jīng)典的基于單目視覺(jué)的測(cè)距算法是三角測(cè)距。通過(guò)對(duì)某個(gè)目標(biāo)物體在不同視角下的成像信息，利用相似三角形原理可以求出目標(biāo)物體到相機(jī)的距離。這種算法需要在測(cè)距之前提前標(biāo)定好相機(jī)的參數(shù)，包括畸變系數(shù)、焦距等，這樣才能準(zhǔn)確地獲得成像信息。同時(shí)，也要求目標(biāo)物體在不同視角下要有足夠明顯的特征來(lái)進(jìn)行匹配，以確定其對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而計(jì)算出距離。這種算法的優(yōu)點(diǎn)是可以在相機(jī)位置變化比較大的情況下實(shí)現(xiàn)測(cè)距，但存在一些不足，如對(duì)目標(biāo)物體特征的要求較高，對(duì)計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度的要求也較高。

還有一種基于單目視覺(jué)的測(cè)距算法是深度學(xué)習(xí)算法。這種算法通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中物體距離的直接預(yù)測(cè)。該算法通常需要大量數(shù)據(jù)集的支持，可以使用激光雷達(dá)等設(shè)備進(jìn)行測(cè)距，從而提供一定量的參考數(shù)據(jù)。同時(shí)，為了避免過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生，訓(xùn)練過(guò)程通常需要較長(zhǎng)時(shí)間。深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)是可以在各種情況下快速獲得測(cè)距結(jié)果，對(duì)目標(biāo)物體特征的要求較低，但也存在一些缺點(diǎn)，如相對(duì)于傳統(tǒng)算法而言，可解釋性較差。

在實(shí)際應(yīng)用中，基于單目視覺(jué)的測(cè)距算