YOLO单目测距详解 1. YOLO算法的基本原理 YOLO(You Only Look Once)是一种单阶段目标检测算法,其核心思想是将目标检测视为回归问题,直接在单个神经网络中完成目标的定位和分类。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本,在检测速度和精度上进行了多项优化,采用CSPDarknet53作为骨干网络,结合Focus结构和CSP结构,以及FPN+PAN结构...
单目测距主要运用测距模型结合目标矩形框来进行测距任务,通过目标在图像中的大小位置信息去估算距离。单目测距算法具有计算量小、成本低廉的优点,并且测距误差也可以通过后续的调校来消除,很多算法都在采用基于单目视觉传感器来开发产品。因此相对其他测距方法,单目视觉有更成熟的算法,本文亦采用单目视觉测距。 利用双目视觉...
YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一,在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4,YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像,以提高检测精度和速度。 单目测距实现方法 在目标检测的基础上,我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。具体方法是,首先确定某个物体的实际尺寸,然后根据该物...
将YOLOv5检测结果与单目测距算法相结合,实现物体检测和距离估计的整合。为了提高准确性和实时性,可以对算法进行优化,例如采用更高效的特征提取网络、优化计算过程等。三、实际应用与展望将YOLOv5+单目测距方法应用于实际场景中,如自动驾驶车辆、无人机、机器人等,可以实现实时、准确的物体检测和距离估计。此外,该方法还...
将YOLOv5目标检测算法与单目测距技术结合,可以实现对检测到的物体进行距离测量的功能。具体步骤如下: 目标检测:使用YOLOv5对图像进行目标检测,获取目标的类别、位置和置信度。 测距模型应用:根据检测到的目标位置和相机的内外参数,利用测距模型进行距离估计。 结果输出:将目标的位置和距离信息输出到用户界面或存储到数据...
测距模型可以看作是一个凸透镜成像的过程。上图中,Xc-Yc-Zc是相机坐标系,xO1y是图像坐标系,O1O为焦距f,x1O2y1是地面坐标系,OO2为摄像头安装高度h。图中有一辆车在地面上,那么其接地点Q必定在地面上。在单目测距过程中,实际物体上的Q点在成像的图片上对应Q'点,Q'点在y轴上的投影为P'点。水平线与Zc轴...
车牌识别、关键点定位-YOLOv8+CRNN(原创毕设) 上交-威哥 2391 3 【opencv/单目测距】一分钟就能学会的单目测距原理 风的旅者-李 1.2万 3 yolov5车道线检测+测距(碰撞检测) 真的释然了 6692 0 使用OpenCV和YOLOv8,制作一个交通监控系统! 法纳斯特 4408 0 单目摄像头测距计算讲解 扮叉烧的燊哥仔 6772...
YOLOv5是目前先进的目标检测工具，其升级版在精度和速度上有所提升。通过该算法，我们可以实现单目测距和速度测量，并对目标进行跟踪。单目测距利用YOLOv5的输出，计算物体在图像中的像素尺寸，与实际尺寸相结合，进行距离估算。这适用于识别车辆、行人等物体，需要结合深度学习模型（如卷积神经网络）来训练，...
单目测距技术的核心原理与方法包括三角测量、景深测量及结构光测量。三角测量法通过目标在图像中的尺寸与位置信息结合相机内外参数进行距离估计。景深测量法利用图像中物体的模糊程度反映远近关系，通过调整对焦距离估算距离。结构光测量法则通过投影特定光纹至物体上，根据投影图像与物体表面形变信息计算距离。单目...
基于YOLOv5实现的深度估计示例: 运行示例 一、YOLOv5的简单介绍: YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,由Ultralytics团队对未来视觉AI方法的开源研究。 YOLOv5是YOLO系列的延伸,也可以看作是基于YOLOv3、YOLOv4的改进版本。虽然没有相应的论文说明,但作者积极地在Github上开放源代码,通过分析...