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MonoDepth2、MiDaS）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