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深度学习在测距模型中的应用

一、单目视觉测距和双目视觉测距简介

1、单目视觉测距

模型:深度估计(Depth Estimation)
  • 原理:通过深度学习模型(如MonoDepth2MiDaS)或传统的计算机视觉方法(如单目相机结合物体大小推断)估计场景深度。

  • 实现方式

    • 使用卷积神经网络(CNN)或Transformer模型,从单张图像预测像素级深度信息

    • 需要大量带深度信息的标注数据进行训练,如KITTI、NYU Depth等数据集。


2、双目视觉测距

模型:立体匹配(Stereo Matching)
  • 原理:基于视差计算(Disparity Calculation),通过两个摄像头的图像视差计算目标距离。

  • 计算步骤

    1. 通过SGBM(Semi-Global Block Matching)或深度学习模型(如PASMNet、GA-Net)获取视差图

    2. 结合摄像头参数(基线长度、焦距)使用公式:

      其中:

      • d:目标距离

      • f:摄像头焦距

      • B:摄像头基线距离

      • disparity:视差

二、深度学习在双目视觉测距领域的应用

1、视差图计算阶段

这是深度学习应用最广泛的阶段。传统方法(如SGBM、BM等)在复杂场景下效果不佳。

(1)什么是视差图?
  • 视差图(Disparity Map)是表示同一场景在不同视角下图像中对应点之间水平位移的图
  • 每个像素值代表该点在左右图像中的水平位移(视差值)
  • 视差越大,表示物体距离相机越近
  • 视差越小,表示物体距离相机越远
(2)视差图的特点
  • 灰度图像:每个像素值表示视差大小
  • 颜色越亮:表示视差越大(物体越近)
  • 颜色越暗:表示视差越小(物体越远)
  • 黑色区域:表示无法计算视差(遮挡或无效区域)
(3)深度学习方法(如PSMNet、GCNet等)可以:
  • 更好地处理遮挡区域
  • 提高视差计算的准确性
  • 减少计算时间
  • 更好地处理弱纹理区域

2、特征提取阶段

使用卷积神经网络(CNN)提取更鲁棒的特征

相比传统SIFT、SURF等特征,深度学习特征:

  • 具有更强的表达能力
  • 对光照变化更鲁棒
  • 计算速度更快

3、视差图优化阶段

使用深度学习模型进行视差图的后处理可以:

  • 填充视差空洞
  • 平滑视差图
  • 提高视差图的连续性

4、深度估计阶段

直接使用端到端的深度估计网络

例如:

  • MonoDepth2
  • DeepStereo
  • 这些方法可以直接从双目图像估计深度图

深度学习应用于测距领域的主要优势:

  1. 精度更高:相比传统方法,深度学习方法的精度显著提升
  2. 鲁棒性更强:对复杂场景、光照变化等具有更好的适应性
  3. 速度更快:通过GPU加速,可以实现实时处理
  4. 端到端训练:可以直接优化最终目标

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