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基于单目视觉的实时测距方法研究论文摘要：测距是计算机视觉领域中的重要问题之一，在许多应用中都有广泛的应用。
本文提出了一种基于单目视觉的实时测距方法。
该方法利用单目相机拍摄到的图像进行目标的距离估计，不需要额外的传感器或设备。
首先，通过标定相机获取相机的内参数矩阵和畸变参数。
然后，使用特征点匹配算法对图像中的特征进行提取和匹配，得到特征点的对应关系。
接下来，利用三角测量原理计算出目标特征点在相机坐标系下的深度值。
最后，通过相机的内参数矩阵和深度值可以得到目标物体在相机坐标系下的三维坐标，从而实现了测距。
实验结果表明，该方法能够在实时场景中实现准确的测距，具有很大的应用潜力。
关键词：单目视觉，测距，内参数矩阵，特征点匹配，三角测量1. 引言随着计算机视觉技术的发展，测距问题在很多领域中得到了广泛的研究和应用。
利用视觉传感器进行测距是一种常见的方法，它可以在没有额外传感器的情况下实现目标的距离估计。
单目视觉是一种简单且成本相对较低的测距方式，因此在实际应用中具有重要的意义。
2. 方法本文提出的实时测距方法基于单目视觉，核心原理是利用特征点匹配和三角测量。
首先，通过标定相机获取相机的内参数矩阵和畸变参数。
内参数矩阵包括焦距和像素尺寸等参数，畸变参数用于修正图像的畸变。
然后，利用特征点匹配算法对图像中的特征进行提取和匹配。
特征点的提取可以使用SIFT、SURF等算法，匹配可以使用最近邻算法或RANSAC算法。
在特征点匹配完成后，可以得到特征点的对应关系。
接下来，根据三角测量原理计算出目标特征点在相机坐标系下的深度值。
三角测量原理利用目标在不同视角下的投影关系，通过三角形的边长比例计算出目标的深度。
最后，通过相机的内参数矩阵和深度值可以得到目标物体在相机坐标系下的三维坐标，从而实现了测距。
3. 实验结果对于本方法的实验结果进行了验证。
选取了不同距离的目标物体进行测距实验，并与实际距离进行比较。
结果表明，本方法能够在实时场景中实现准确的测距，与实际距离具有较小的误差。
基于OpenCV的视觉测量技术研究近年来，随着计算机视觉技术和数字图像处理技术的不断发展，视觉测量技术作为一种新兴的测量方法，也逐渐走进人们的视野。
基于OpenCV的视觉测量技术是其中一种应用广泛的技术，它能够快速、精准地完成对目标物体的测量，为科学研究和工程应用提供了重要支持。
一、OpenCV概述OpenCV是一款开源计算机视觉库，它是一个跨平台的库，支持多种操作系统，并且可以与多种编程语言进行集成，如C++、Python等。
OpenCV不仅支持图片和视频的读取和处理，还可以进行计算机视觉应用中的常见任务，如图像分类、目标检测、人脸识别等。
OpenCV是一种非常强大的工具，可以辅助科学家和工程师完成各种任务。
二、视觉测量技术视觉测量技术是一种用光学和图像处理方法测量物体尺寸、形状和位置的技术。
在传统测量方法中，通常需要使用各种仪器，如游标卡尺、千分尺等测量工具。
而使用视觉测量技术，则可以通过计算机和摄像头来完成测量任务，同时可以更加快捷地获取物体的信息，进一步提高工作效率。
三、基于OpenCV的视觉测量技术基于OpenCV的视觉测量技术包括以下几个步骤：首先通过摄像头拍摄目标物体的图像，然后通过计算机图像处理技术将这些图像转化为数字图像，并得到所需的物体信息。
这些信息包括物体的位置、形状和大小等。
最后，可以利用这些信息计算出物体的尺寸和位置等要素。
针对以上步骤，下面将分别进行详细介绍：1.图像采集：使用摄像头对目标物体进行拍摄，将图像信息传输到计算机中进行处理。
在这一步骤中，必须使用合适的相机参数和图像采集参数，从而确保图像质量足够好以便后续的处理。
2.图像处理：这是整个视觉测量技术的关键步骤。
在处理过程中，需要进行图像去噪、滤波、特征提取等操作，以便能够准确提取出相应的目标信息。
图像处理的目标是提取出目标识别所需的特征，同时使图像减少大小和锯齿。
这需要根据实际情况选择各种图像处理算法来实现。
双目立体视觉测距算法研究共3篇双目立体视觉测距算法研究1双目立体视觉测距算法研究随着机器视觉技术的不断发展，双目立体视觉测距算法逐渐成为了一种广泛应用的测距技术。
双目立体视觉测距算法是通过两个视点来获取立体信息，并计算物体真实距离的一种方法。
本文对双目立体视觉测距算法进行了研究，并分析其在应用中的优势和不足。
一、双目立体视觉测距算法原理双目立体视觉测距算法基于人眼的立体视觉原理，即通过两个视角获取物体的三维信息。
常用的双目立体视觉系统由左右两个相机组成，同时获取场景的两幅图像。
通过对这两幅图像进行处理，计算出物体在左右两幅图像上的像素位置差（视差），从而推算出物体的真实距离。
二、双目立体视觉测距算法优势1.高精度：相较于其他测距方法（如激光测距），双目立体视觉测距算法具有更高的精度，能够在一定范围内实现毫米级别的测距。
2.适用性广：该算法可以适用于多种物体，无论物体大小、形状、材质如何，都可以进行测距。
3.实时性高：双目立体视觉测距算法能够在几毫秒内完成图像处理和测距，实时性较高。
三、双目立体视觉测距算法不足1.对环境影响大：该算法对环境的变化比较敏感，如光照、颜色、纹理等变化会影响到视差计算的准确性。
2.算法复杂度高：该算法相较于其他测距方法具有更高的计算复杂度，需要较高的计算资源支持。
3.视野较小：双目立体视觉测距算法的视野范围相对较小，需要控制好摄像机的位置和摆放角度，否则会影响测距结果的准确性。
四、双目立体视觉测距算法在实际应用中的案例双目立体视觉测距算法已经在多个领域得到了成功应用，以下是一些案例：1.物流自动化：在物流自动化领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对货物的快速识别和分拣，提高分拣效率。
2.智能驾驶：在智能驾驶领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对车辆和行人的快速检测和识别，提高自动驾驶的安全性。
3.机器人制造：在机器人制造领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对工件和机器人的快速识别和定位，提高机器人的自动化程度和生产效率。
基于计算机视觉的运动目标检测与追踪研究摘要：随着计算机视觉和人工智能的快速发展，基于计算机视觉的运动目标检测和追踪成为了当前研究的热点。
本文将介绍运动目标检测和追踪的概念，并详细探讨了一些常见的方法和技术，如基于深度学习的目标检测算法和多目标追踪。
最后，本文还对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言随着计算机视觉和人工智能技术的进步，运动目标检测和追踪在许多领域中都具有重要应用。
例如，在视频监控和智能交通系统中，准确地检测和追踪运动目标可以提供更安全和高效的服务。
因此，研究如何利用计算机视觉的方法来实现运动目标检测和追踪变得尤为重要。
2. 运动目标检测运动目标检测是指通过计算机视觉技术识别图像或视频中的运动目标。
传统的方法主要基于图像处理和特征提取技术，如背景减除、边缘检测和目标轮廓提取。
然而，这些方法往往对光照变化和背景复杂的场景效果不佳。
近年来，基于深度学习的目标检测算法如Faster R-CNN、YOLO和SSD等取得了显著的进展。
这些算法能够自动学习目标的特征，从而在复杂场景下表现出更好的性能。
3. 运动目标追踪运动目标追踪是指跟踪运动目标在连续帧中的位置和运动状态。
与运动目标检测相比，追踪更具挑战性，因为目标在不同帧之间可能会发生形变、遮挡或运动模式的变化。
针对这些问题，研究者提出了各种追踪算法，如基于相关滤波器的方法、粒子滤波和深度学习方法等。
其中，多目标追踪是一种更复杂的问题，需要同时追踪多个运动目标。
针对多目标追踪，常见的方法有多目标跟踪器的设计和融合方法等。
4. 挑战和解决方案运动目标检测和追踪中存在一些挑战，例如复杂背景、目标形变、光照变化和目标遮挡等。
为了解决这些问题，研究者提出了一系列解决方案。
例如，对于复杂背景，可以采用自适应背景建模和深度学习方法来提高检测和追踪的准确性。
对于目标形变和光照变化，可以使用形变估计和颜色模型来进行调整。
另外，目标遮挡问题可以使用多目标追踪和深度学习等方法来解决。
机器视觉测距的原理和方法
机器视觉测距是利用图像处理和计算机视觉技术来实现测量目标物体与相机之间的距离。
其原理和方法可以分为以下几种：
1. 三角测距原理：利用视差（相邻图像上同一物体的位置差异）来计算物体的距离。
通过相机的双目或多目成像系统获取多个视角的图像，从而得到图像中目标物体的视差信息，通过视差与相机的基线长度之间的关系，可以计算出距离。
2. 结构光测距原理：结构光测距是利用投射特定结构的光斑模式，通过相机观测光斑的形变来计算物体距离的一种方法。
常见的结构光测距方法有二维结构光和三维结构光。
通过对物体投射结构光，然后用相机观测结构光形变的方式，计算出物体的距离。
3. 时间-of-flight（TOF）原理：TOF测距是利用物体反射光的时间延迟来计算物体的距离。
该方法通过在相机上安装一个发射器和一个接收器，发射器发射红外激光脉冲，接收器接收到反射回来的激光脉冲。
通过测量激光脉冲的时间延迟，可以计算出物体的距离。
4. 激光三角法原理：激光测距是利用激光束在空气中传播速度恒定的特性，通过测量激光束的反射时间或相位差来计算物体的距离。
该方法通过向物体发射一个脉冲激光束，然后用相机或接收器接收反射回来的激光束，通过测量激光束的时间或相位差，可以计算出物体的距离。
综上所述，机器视觉测距的原理和方法多样化，可以根据具体应用需求选择合适的测距方法。
计算机视觉中双目测距系统研究李宏伟1，崔羊威1，张贺磊2摘要：近年来随着计算机技术发展，更多研究学者和公司开始着手于人工智能技术的研究和应用。
以机器视觉中双目测距系统为研究对象，搭建一套双目视觉系统进行测量；利用MATLAB和OpenCV平台工具，先采集20对棋盘格图像进行摄像机的标定，再利用标定结果进行立体校正，运行BM、SGBM、GC和SIFT四种算法，分别对它们进行测距计算；结果表明，错误率分别是5%、3.6%、2.4%和4.1%，准确率都很高，都表现出较好的测量性能。
关键词：人工智能；机器视觉；测距；OpenCV；错误率0 前言近些年来，在世界范围内软件和硬件技术都有着很大的发展和突破，使很多科学理论研究变为现实为可成。
19世纪50年代的模式识别[1]，它是让计算机使用数学的思想方法去解决模式（环境与客体）的分析处理问题；再到近十年来被人们广泛谈起的人工智能，让机器具有人类思维去分析处理现实中的问题。
很多研究学者都认为模式识别技术就是早期的人工智能。
人工智能有着广泛的应用范围，其中机器视觉[2]是它很重要的一个分支方向。
机器视觉在无人驾驶[3]、电力巡检[4]、物体尺寸测量[5]、车牌识别[6]、农业果蔬采摘[7]等众多领域有着广泛应用。
等本文选择一个双目摄像头，搭建了双目测距系统平台，利用MATLAB与OpenCV 工具[8]，对实验过程中的数据进行处理分析，最后通过结论验证实验数据的准确性和可靠性。
1 双目视觉测距理论介绍所谓的双目测距系统[9]，简单地说就是在自然的真实场景中，采用一个摄像头在不同的位置采集两张图像或者使用双目摄像头采集两张图像。
然后将这两张图像通过相应的计算机视觉图像算法处理，便可得到所需的数据结果。
双目测距系统主要是由双目立体匹配和测距计算两个部分组成的[10]。
其中双目立体匹配技术的研究分析一直是研究学者近些年来探究的热点[11]，它又可以分为基于区域的和基于全局的。
双目视觉测距技术研究及应用随着科技的飞速发展，人类对于高精度的测距需求也越来越高。
其中，双目视觉测距技术无疑是一种重要的技术手段。
在这篇文章中，我们将探讨双目视觉测距技术的原理、优缺点、应用情况以及未来发展趋势。
1. 双目视觉测距技术原理双目视觉测距技术，顾名思义，就是通过获取物体在两个视点下的图像信息，利用视差（即两个视点下的图像差异）计算出物体的距离。
在具体实施中，需要将两个摄像头分别放置在一定距离内，在实时采集两个视点下的图像信号，并将其通过计算机进行处理，得到距离等目标参数。
2. 双目视觉测距技术优缺点与传统测距技术相比，双目视觉测距技术具有以下优点：（1）测距精度高。
双目视觉测距技术可以利用两个视点提供的图像信息，剔除光照、尺寸等因素的影响，从而实现更为准确的距离测量。
（2）测距范围广。
由于双目视觉测距技术不受光源、物体大小等因素的限制，它的测距范围比传统技术更为广泛。
（3）应用范围广泛。
双目视觉测距技术可以用于形态检测、机器人控制、医疗诊断等领域，具有很大的应用潜力。
然而，双目视觉测距技术也有一些缺点：（1）计算复杂度高。
由于需要进行多余的图像处理，双目视觉测距技术的计算复杂度比较高，需要使用高性能计算机。
（2）对环境光线敏感。
双目视觉测距技术对环境光线的变化十分敏感，需要进行相应的补偿，否则可能会影响测距精度。
3. 双目视觉测距技术应用情况目前，双目视觉测距技术已经被广泛应用于各个领域。
以下是其中一些典型应用：（1）机器人控制。
在机器人运动控制中，测量目标与机器人的距离十分重要。
双目视觉测距技术可以实现对机器人运动轨迹的高精度跟踪控制。
（2）三维成像。
在三维成像领域，双目视觉测距技术具有不可替代的地位。
通过对不同视角的图像信息进行融合处理，可以快速生成高精度的三维成像图。
（3）安防监控。
在安防监控领域，双目视觉测距技术可以快速准确地检测出目标物体距离，以及目标移动方向等相关信息，对于防范犯罪、提高治安水平具有重要的作用。
使用计算机视觉技术实现图像距离度量和相似性计算的方法引言：随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理和分析已成为很多领域的研究热点，包括自动驾驶、医学影像诊断、视频监控等。
在这些应用中，图像的距离度量和相似性计算是非常重要的任务。
本文将讨论使用计算机视觉技术实现图像距离度量和相似性计算的方法。
一、图像距离度量算法图像距离度量算法用于衡量两个图像之间的差异程度，常用于图像分类、图像检索等任务。
以下是一些常见的图像距离度量算法：1. 欧氏距离欧氏距离是最简单的度量算法之一，在计算两个图像之间的距离时，将每个像素点的差值进行平方并求和，然后开方得到距离值。
欧氏距离不考虑图像的结构特征，只关注像素值的差异，因此对于某些应用可能不够准确。
2. 基于直方图的距离度量直方图是描述图像颜色分布的统计量，通过比较两个图像的直方图相似性来计算距离。
常见的度量方法有卡方距离、巴氏距离等。
这些方法可以很好地衡量图像的颜色分布，适用于图像分类等任务。
3. 基于感知的距离度量基于感知的距离度量算法考虑了人类感知的特性，通过模拟人眼的视觉特性来计算图像的相似度。
常见的方法有结构相似性（SSIM）指数和感知哈希（Perceptual Hash）算法等。
这些方法能够更好地反映人类对图像相似性的主观感知。
二、相似性计算方法图像相似性计算用于比较两个图像之间的相似程度，常用于图像检索、图像比对等任务。
以下是一些常见的图像相似性计算方法：1. 特征提取与匹配特征提取是图像相似性计算的关键步骤之一。
通过提取图像中的特征描述子，如SIFT、HOG等，来表示图像。
然后使用匹配算法（如最近邻匹配）来计算图像之间的相似度。
2. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是目前最流行的图像处理方法之一，它可以通过训练得到图像的特征表示。
通过使用预训练的CNN模型（如VGG、ResNet等），可以提取出图像的特征向量，然后计算图像之间的余弦相似度或欧氏距离等指标来衡量相似性。
使用计算机视觉技术进行视觉定位的算法和误差分析视觉定位是计算机视觉领域的关键技术之一，它可以通过分析图像特征来确定相机在三维空间中的位置和方向。
随着计算机硬件和算法的快速发展，视觉定位在自动驾驶、增强现实、机器人技术等领域的应用越来越广泛。
本文将介绍使用计算机视觉技术进行视觉定位的算法和误差分析。
在视觉定位算法中，最常用的方法之一是基于特征点的定位。
该方法通过在图像中检测和匹配特征点，根据特征点的位置关系计算相机的位姿。
常用的特征点包括SIFT、SURF和ORB等。
这些特征点具有旋转不变性和尺度不变性，能够在不同视角和尺度下进行有效匹配，从而提高定位的准确性。
视觉定位算法的一种常见误差源是图像噪声。
图像噪声可以来自于相机传感器的噪声、环境光照变化、图像压缩等因素。
为了降低图像噪声对定位结果的影响，可以采用图像去噪技术，在定位前对图像进行预处理，去除噪声。
另一个误差源是特征点匹配的误差。
特征点匹配的准确性直接影响着视觉定位的准确性。
在匹配过程中，可能会存在特征点数量不足、误匹配和遮挡等问题。
针对这些问题，可以采用多尺度匹配、滑动窗口匹配和RANSAC等方法进行特征点的筛选和匹配。
此外，也可以结合其他传感器的信息，如GPS、惯性测量单元（IMU）等，进行多传感器融合，提高定位的鲁棒性。
除了特征点匹配误差，相机姿态估计的误差也会对视觉定位的精度产生影响。
相机姿态估计一般采用PnP（Perspective-n-Point）问题求解方法，该方法通过匹配特征点和已知的三维模型，计算相机的旋转矩阵和平移矩阵。
然而，由于特征点匹配误差和姿态估计算法的局限性，相机姿态的估计结果会存在误差。
针对这个问题，可以采用非线性优化方法，如Levenberg-Marquardt算法，对姿态进行优化，提高定位的精度。
此外，还有其他一些误差源需要考虑。
例如，图像畸变会对特征点的位置计算产生影响，可以通过相机校准和去畸变技术来解决。
基于单目视觉的实时测距方法研究论文摘要：本论文研究了基于单目视觉的实时测距方法，并提出了一种新颖的算法。
该算法利用了摄像机与物体之间的视差关系，通过分析图像上的特征，成功实现了物体与摄像机之间的距离测量。
实验证明，该算法在准确性和实时性方面具有较高的性能，可以应用于各种实时距离测量场景中。
1. 引言随着计算机视觉技术的快速发展，实时测距方法在许多领域中得到了广泛应用。
其中，基于单目视觉的实时测距方法因为其简便性和成本效益而受到了研究者们的关注。
然而，由于单目视觉所面临的缺点如尺度不确定性和视觉恢复的不稳定性，提高基于单目视觉的实时测距方法的准确性和实时性仍然是一个具有挑战性的问题。
2. 相关工作在过去的几年中，已经有许多关于基于单目视觉的实时测距方法的研究。
常用的方法包括使用标定板进行标定、使用纹理或特殊模式进行测距以及基于深度学习的方法等。
然而，这些方法往往存在一些局限性，如标定工作繁琐、特殊模式需要事先准备、深度学习需要大量的训练数据等。
3. 方法概述本论文提出了一种基于单目视觉的实时测距方法。
该方法主要包括特征提取、视差计算和距离计算三个步骤。
在特征提取中，我们使用了一种基于角点检测的方法来提取高质量的特征点。
来计算视差矩阵。
最后，通过将视差矩阵与摄像机参数进行关联，我们可以得到物体与摄像机之间的距离。
4. 实验与结果为了验证该方法的有效性，我们进行了一系列的实验。
实验结果表明，该方法在不同场景下均有较高的准确性和实时性。
与传统方法相比，该方法具有更快的计算速度和更低的误差。
尤其是对于一些复杂的距离测量场景，该方法也表现出了良好的稳定性。
5. 结论与展望本论文基于单目视觉提出了一种实时测距方法，并通过实验证明了该方法的可行性和有效性。
该方法具有较高的准确性和实时性，可以广泛应用于各种实时测距场景中。
未来的研究方向包括进一步提升算法的准确性和实时性，以及应用该方法于更多实际应用中。
关键词：单目视觉，实时测距，特征提取，视差计算，距离计算6. 方法细节在特征提取阶段，我们采用了一种基于角点检测的方法来提取图像中的特征点。
《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言在现今的自动驾驶、机器人技术、以及3D计算机视觉领域，双目立体视觉测距算法以其准确度高、鲁棒性强的特点得到了广泛的应用。
本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，深入探讨其原理、应用及其优缺点，并通过实验分析验证其有效性。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉过程，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像，再通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。
其基本原理包括图像获取、图像校正、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。
三、测距算法研究基于双目立体视觉的测距算法主要分为以下几个步骤：1. 图像获取与预处理：首先，通过两个相机获取同一场景的左右图像，然后进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以便后续处理。
2. 特征提取与匹配：在预处理后的图像中提取特征点，如SIFT、SURF等算法。
然后，通过立体匹配算法找到对应点，如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等。
3. 计算视差：通过立体匹配得到的对应点计算视差，即同一物体在不同相机图像中的位置差异。
视差反映了物体在空间中的深度信息。
4. 深度信息恢复与测距：根据视差和双目相机的基线距离计算深度信息，从而得到物体的三维坐标。
再结合相关算法计算得到物体与相机的距离。
四、算法优化与改进为了提高测距精度和鲁棒性，可以采取以下措施对算法进行优化和改进：1. 优化特征提取与匹配算法：采用更先进的特征提取与匹配算法，如深度学习算法等，提高匹配精度和速度。
2. 引入约束条件：利用先验知识或已知信息引入约束条件，如顺序一致性约束、极线约束等，以减少错误匹配的概率。
3. 深度学习算法的融合：将深度学习算法与双目立体视觉测距算法相结合，通过大量数据训练得到更准确的模型。
4. 多重校正技术：在图像获取阶段引入多重校正技术，以消除相机之间的几何畸变和光畸变等影响测距精度的因素。
五、实验分析本文通过实验验证了基于双目立体视觉的测距算法的有效性。
计算机视觉中的目标检测算法研究及实验结果分析计算机视觉技术是近年来得以快速发展的一项技术，其涵盖了许多领域，其中目标检测算法是其中的重要研究方向之一。
目标检测是指在图像或视频中快速准确地识别出特定目标的技术，被广泛应用于人脸识别、自动驾驶、安防监控等领域。
本文将对计算机视觉中的目标检测算法进行研究，并分析相关实验结果。
一、目标检测算法的研究1. 传统的目标检测算法传统的目标检测算法主要基于特征工程和机器学习方法。
其中，经典的方法包括积分图像(Haar cascades)、方向梯度直方图(HOG)和基于视觉词袋模型的局部二值模式(LBP)等。
这些算法通过手工提取图像的特征，并使用支持向量机(SVM)等机器学习算法进行分类。
然而，这些方法在处理复杂场景、目标尺寸变化较大的情况下效果不佳。
2. 基于深度学习的目标检测算法近年来，随着深度学习的快速发展，使用深度神经网络进行目标检测成为主流。
其中最具代表性的算法是基于区域卷积神经网络(R-CNN)的方法。
R-CNN算法将目标检测问题转化为候选区域的分类问题，首先通过选择性搜索或者其他方法生成候选区域，然后将这些候选区域输入到卷积神经网络中进行特征提取和分类。
此后，Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN等基于R-CNN的改进算法相继提出，取得了更好的检测性能。
二、实验结果分析为了评估目标检测算法的性能，需要进行一系列的实验。
本文以常用的公开数据集PASCAL VOC和COCO为例，对目标检测算法进行实验，并进行实验结果的分析。
1. 数据集说明PASCAL VOC数据集是目标检测算法常用的基准数据集之一，包含标注了20个物体类别的图像。
COCO数据集则相对较新，其包含了更多的类别和更丰富的标注信息，是评估目标检测算法性能的重要数据来源。
2. 实验设置在实验中，我们选择了常用的目标检测算法如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO进行对比实验。
双目视觉测距国内外研究综述一、引言双目视觉测距是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它通过模拟人类双眼来获取场景的深度信息。
双目视觉测距技术在机器人导航、三维重构、智能交通等领域具有广泛的应用前景。
本文将对国内外双目视觉测距的研究进行综述，以期全面、详细、完整地探讨该主题。
二、双目视觉测距原理双目视觉测距原理基于视差的概念，即两个摄像机观察同一场景时，由于视点的差异，同一物体在两个图像中的位置会有所偏移。
通过计算这个偏移量，可以推导出物体到摄像机的距离。
2.1 视差计算方法视差计算方法可以分为基于特征点的方法和基于区域的方法。
2.1.1 基于特征点的方法基于特征点的方法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，计算特征点在两个图像中的视差，从而得到深度信息。
常用的算法有SIFT、SURF、ORB等。
2.1.2 基于区域的方法基于区域的方法将图像划分为若干个区域，然后计算这些区域的视差。
常见的算法有块匹配、全局优化等。
2.2 双目标定双目标定是双目视觉测距的前提，它的目标是确定两个摄像机之间的几何关系。
常用的双目标定方法有张正友标定法、Tsai标定法等。
三、国内双目视觉测距研究国内在双目视觉测距方面的研究取得了很多进展，以下是其中的几个重要研究成果。
3.1 XXX方法XXX方法是一种基于特征点的双目视觉测距方法，它通过提取图像中的关键点，并利用这些关键点的视差信息计算深度。
该方法在实验中取得了较好的测距精度。
3.2 XXX方法XXX方法是一种基于区域的双目视觉测距方法，它将图像划分为多个区域，并利用区域间的视差信息计算深度。
该方法在复杂场景中表现出较好的鲁棒性。
3.3 XXX方法XXX方法是一种结合了特征点和区域的双目视觉测距方法，它通过提取图像中的关键点和区域，综合利用它们的视差信息计算深度。
该方法在复杂光照条件下具有较好的稳定性。
四、国外双目视觉测距研究国外在双目视觉测距方面也有很多杰出的研究成果，以下是其中的几个代表性研究。
基于深度学习的计算机视觉建筑高度测量算法重庆现代建筑产业发展研究院摘要：通过关键点目标预测模型算法定位物体顶点和其他关键点是本算法研究的核心，根据摄像机安装方式取安装位置与水平面的距离为基准结合比例尺计算方法，可预测建筑物高度；摄像机视线中线与水平面平行。
建筑物高度测量安装示意如图1所示。
摄像机采集原图的中心与摄像机视线中心对齐。
本方法要求摄像机安装时提供安装位置与唯一水平面（目标与摄像机参考同一水平面）的高度D1，摄像机视线中线平行与水平面;同时要求待测目标完整的出现在视野范围内。
测量计算为建筑估计高度D2。
引言当前，重庆市大力发展装配式建筑，为引导鼓励开发企业积极推广应用装配式建筑，2019年12月重庆市住房和城乡建委和重庆市规资局联合印发《关于加快发展装配式建筑促进建筑产业现代化的通知》，通知明确提出“主城区开展装配式建筑商品房预售试点，达到以下工程进度时可申请办理预售许可：拟预售房屋为八层及以下的，已建房屋建筑面积达到拟建房屋面积的二分之一以上，且预制部品部件采购生产投资额达到主体结构总投资15%以上，可视为完成主体建筑封顶；拟预售房屋为九层及以上的，已建房屋建筑面积达到拟建房屋面积的四分之一以上，且预制部品部件采购生产投资额达到主体结构总投资20%以上，可视为完成拟建房屋面积的二分之一。
”针对未采用装配式建筑建造方式的房地产项目，根据《重庆市城镇房地产交易管理条例》关于商品房预售许可制度，明确规定：拟预售的房屋为八层以下的，完成主体建筑封顶；九层以上的，已建房屋建筑面积达到规划批准的拟建房屋面积的二分之一以上。
国内外现状及发展趋势：经调研，国内外对建筑高度检测方法较多，例如长春工程学院电气与信息工程学院倪虹霞在《基于无人飞行器图像的地面目标高度测量研究》论文中，提出了一种基于测量视差图的图切( graph-cut，GC) 无人机立体图像匹配算法，利用数字表面模型方法进行地面目标高度测量。
电子科技大学
2012级本科毕业设计（论文）开题报告表
只有这样计算机才能运行。
为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。
而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。
这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。
具有上述能力的计算机就是智能计算机。
智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。
这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。
3、课题研究内容
将计算机视觉和图像处理技术应用到车辆驾驶辅助系统当中可以有效地为车辆行驶提供安全保障。
而在计算机视觉中，利用视觉信息感知环境，由单幅二维投影图像确定目标与装载摄像机物体之间距离信息的研究，是目前智能交通系统(ITS)和智能车辆系统(IVS)的关键技术之一。
本文主要研究针对ITS和IVS的单目视觉测距方法。
基于单目视觉的测量技术是从计算机视觉领域中发展起来的新型非接触测量技术，它是一种结合图像处理技术，把图像当作检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量方法。
本文利用投影几何原理和图像处理方法研究了单目测距算法，重点研究了摄像机标定技术、图像预处理方法、障碍物体检测及计算障碍物体距离的算法。
本文首先采用了一种在照、摄像机内外部参数未知的条件下，利用图像平面中的平行线，以及它们形成的消隐点具有几何约束关系来实现摄像机标定的新方法。
该方法与以前方法相比，计算复杂性不高，但相对而言，准确性和鲁棒性较高，且无须在使用前标定相机，更符合实际需要(因现今的照、摄像机都是变焦距的)，从而具有广泛的推广价值。
其次，对多种图像预处理方法进行了分析、比较和选择，采用的方法兼顾了图像处理效果和实时性要求。
最后，在分析道路特征的基础上建立了道路几何模型，并利用改进的Hough变换提取出道路边缘曲线模型。
并在现有单一道路模型测距算法的基础上做了改进，提出了混合几何模型的单目测距算法。
模拟试验结果表明该算法对视觉测距领域的研究有一定的借鉴意义。
4、关键问题及研究目标
本次研究目标主要是通过对已有基于计算机视觉的测距算法的实现和评估。
关键问题在于如何用OpenCV实现这些算法并对其进行合适的评估。
5、研究特点
基于计算机视觉的距离测量主要是单目测距和多目测距，它们都有各自的优点，也。
