单目深度估计测距,单目深度估计的原理

单目深度估计测距,单目深度估计的原理

本文研制了一种基于单目视觉深度估计算法的车辆测距系统。该系统利用改进的YOLOv5s目标检测算法对摄像头采集的视频进行车辆检测，并计算出本车与前方车辆的距离。主要研究内容可以看到，单目深度估计部分仅仅是针对一帧的，直接采用了Dispnet的网络框架，不过我发现实际上是U-net，而相机位姿估计则是将相邻帧的相对相机位姿变化看作一个含有6个元素的向量（

单目 深度估计

单目测距一般称为深度估计，精度相对较低。单目测距是通过图像匹配来实现目标识别，然后通过目标在图像中的大小来估计目标距离。而双目测距是通过二幅图像之间的视差图来实现距离的计最近通过深度学习直接从单目摄像头的图像预测/估计深度图的方法成为一个应用的热点，惹来不少争议。深度学习直接通过大数据的训练得到/调整一个深度NN模型的参数，在当今计算能力日

单目深度估计源码

≥△≤ 最为常见的便是KITTI数据集。用于室外单目深度估计的主要有两个部分，一部分包含23488对训练图像和697张对于单目系统，车辆距离的估计通常使用一组约束条件进行计算，例如平坦道路假设，包括基于单应性[15、16、18、20、22、34、37、52、53、61、66、94、98、99、110]

单目深度估计及其在视觉问题中的应用

(2)将深度间隔D离散为各个单元并且将每个像素分配到单个单元中形成深度离散伪影，最终深度预测为单元中心的线性组合，从而使得模型能够估计平滑变化的深度值。3)作者通过分析发现，本文还是在传统机器视觉的基础上讨论单目测距，深度学习直接估计深度图不属于这个议题，主要通过mobileye的论文管中窥豹，相信离实际工程应用还有很远。以前提过单目测距的问题，检测

基于单目深度估计的目标检测

传统方法多是利用双目或多目图像进行深度估计，最常用的方法是立体匹配技术，利用三角测量法从图像中估计场景深度信息，但容易受到场景多样性的影响，而且计算量很深度学习方面的突破，主要体现在深度估计、坡度估计、全图光流和航迹预测四个方面。叶春兰表示目前深度学习算法可以实现单张图像上的深度估计，这一技术上的突破，打破了单目不能测距