基于单目视觉的距离测量研究

2021年第40卷第2期传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)47DOI ： 10.13873/J. 1000-9787(2021)02-0047-04基于单目视觉的无人水面艇水面目标测距方法**收稿日期：2019-08-13*基金项目：国家自然科学基金面上资助项目（61771223）赵明绘，王建华，郑翔，张山甲，张程（上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室，上海201306）摘要：针对单目测距时相机高度和俯仰角难以测量的问题，提出一种相机高度和俯仰角的标定方法，在 此基础上提出一种水面目标的单目测距方法，并分析影响测距精度的因素。

通过相机标定，获得与水面共 面的标定板上的网格坐标系到相机坐标系的外参，计算相机高度和俯仰角;识别出图像中水面目标所在区 域，计算该区域像素纵坐标最大值,及其对应的横坐标的平均值，将组合得到的坐标作为观测点的像素坐 标;根据相机内参、透视投影关系和刚体变换，获得观测点在无人艇附体坐标系下的三维信息，进而计算观 测点的距离。

通过实验验证了所提方法的正确性和有效性。

关键词：单目视觉；无人水面艇；相机高度；相机俯仰角；观测点；测距中图分类号：TP212.9 文献标识码：A 文章编号：1000-9787（2021）02-0047-04Monocular vision based water-surface target distance measurement method for unmanned surface vehiclesZHAO Minghui , WANG Jianhua, ZHENG Xiang, ZHANG Shanjia, ZHANG Cheng(Marine Technology & Control Engineering Key Laboratory ,Shanghai Maritime University ,Shanghai 201306,China)Abstract : Aiming at lhe problem that lhe height and pilch angle are difficult to measure during monocular ranging , a method for calibrating camera height and pitch angle is proposed , and a water-surface target ranging method based on monocular vision is proposed , and lhe factors affecting lhe ranging precision are analyzed ・ Through camera calibration , obtain the extemal coordinate of the grid coordinate system on the calibration plate that is coplanar with the waler surface to lhe camera coordinate system , calculate the camera height and the pilch angle. The area of the target on water surface in the image is identified , the maximum value of the ordinate of the pixel in the area ,and lhe average value of the corresponding horizontal coordinate are calculated ,and the combined coordinate is taken as the pixel coordinate of the observation point. According to the camera internal reference , perspective projection relationship and rigid body transformation , the three-dimensional information of the observation point in the coordinate system of the unmanned boat is obtained , and then the distance of the observation point is calculated. The correctness and effectiveness of the proposed method are verified by experiments ・Keywords : monocular vision ； unmanned surface vehicle ； camera height ； camera pitch angle ； observation point ； ranging0引言无人水面艇由于其可以执行更危险的以及不适于有人 船只执行的任务而吸引了广大研究人员⑴。

单目摄像头测距原理单目摄像头是指只有一个镜头的摄像头，它可以通过图像处理技术实现测距功能。

在现实生活中，我们经常会遇到需要测量距离的情况，比如自动驾驶汽车需要测量前方障碍物的距离，无人机需要测量地面的高度等。

而单目摄像头测距技术的应用，正是为了满足这些需求。

接下来，我们将介绍单目摄像头测距的原理及其实现方法。

单目摄像头测距的原理主要是利用图像中的视差信息来计算距离。

视差是指当我们从不同位置观察同一物体时，由于视角的改变而导致物体在图像中位置的偏移。

通过分析这种视差，我们可以推断出物体与摄像头的距离。

具体来说，单目摄像头测距的原理可以分为以下几个步骤：1. 视差计算，首先，我们需要从单目摄像头获取到图像，并对图像进行处理，提取出图像中的特征点。

然后，我们通过比较这些特征点在不同位置的位置偏移，计算出视差信息。

2. 距离推断，根据视差信息，我们可以利用三角测量原理推断出物体与摄像头的距离。

通过已知的摄像头参数和视差信息，我们可以计算出物体的距离。

3. 距离修正，由于单目摄像头测距存在一定的误差，我们通常需要进行距离修正。

这可以通过使用其他传感器获取准确的距离信息，然后校正单目摄像头的测距结果。

实现单目摄像头测距的方法有很多种，其中比较常见的包括立体视觉法、运动视差法和结构光法等。

立体视觉法通过使用两个摄像头来模拟人类的双眼视觉，从而实现距离测量。

运动视差法则是利用摄像头和物体之间的相对运动来计算视差，从而推断出距离。

而结构光法则是通过投射特定图案到物体表面，然后利用摄像头捕捉图案的形变，从而计算出物体的距离。

总的来说，单目摄像头测距是一种基于图像处理技术的距离测量方法，它通过分析图像中的视差信息来推断物体与摄像头的距离。

虽然单目摄像头测距存在一定的局限性，比如对光照条件和物体表面的要求较高，但在许多应用场景下仍具有重要的意义。

随着图像处理技术的不断发展，相信单目摄像头测距技术将会得到进一步的完善和应用。

单目摄像头测距原理单目摄像头测距是一种常见的测距方法，它利用单个摄像头获取的图像信息来计算目标物体与摄像头的距离。

这种技术在工业、无人驾驶、智能家居等领域都有广泛的应用。

接下来，我们将介绍单目摄像头测距的原理和相关知识。

首先，我们需要了解单目摄像头的成像原理。

单目摄像头获取的是二维图像信息，而要计算出目标物体与摄像头的距离，就需要获取三维空间的信息。

这就需要利用图像中的一些线索来推断目标物体的距离。

在单目摄像头测距中，常用的方法包括三角测量法、深度学习法和光流法等。

三角测量法是一种经典的测距方法，它利用目标物体在不同位置时的图像信息来计算距离。

深度学习法则是利用深度学习算法来从图像中学习目标物体的距离信息。

光流法则是通过分析图像中像素点的运动来计算目标物体的距离。

在实际应用中，单目摄像头测距还面临一些挑战，比如光照条件、目标物体表面的特性、图像失真等因素都会影响测距的精度。

为了克服这些挑战，可以采用多种传感器相结合的方法，比如结合激光测距仪、红外传感器等，来提高测距的准确性。

除了硬件设备的改进，算法也是提高单目摄像头测距精度的关键。

随着深度学习技术的发展，利用深度学习算法进行图像处理和距离计算已经成为一种重要的趋势。

深度学习算法可以更准确地理解图像中的信息，从而提高测距的精度。

总的来说，单目摄像头测距是一种重要的测距方法，它在工业、无人驾驶、智能家居等领域都有广泛的应用前景。

通过不断改进硬件设备和算法，可以提高单目摄像头测距的精度和稳定性，进而推动相关领域的发展和应用。

希望本文对单目摄像头测距原理有所帮助。

单目相机测距原理引言单目相机是一种只有一个镜头的相机，通过对图像的处理和分析可以实现测量目标物体与相机之间的距离。

单目相机测距原理是通过相机的视觉处理来实现的，相比于传统的测距仪器，单目相机具有成本低、便携性强等优势，广泛应用于工业检测、智能驾驶、机器人等领域。

单目相机测距原理的基本原理单目相机测距原理的基本思想是通过物体在图像上的像素大小与实际物体大小之间的比例关系来计算物体与相机之间的距离。

具体来说，单目相机测距原理包括以下几个步骤：1. 相机标定在进行测距之前，需要对相机进行标定，以获得相机的内参数和外参数。

内参数包括相机的焦距、主点坐标等，而外参数则是相机的位置和方向信息。

2. 特征提取与匹配在获得标定参数之后，需要对图像进行特征提取与匹配。

特征提取是指从图像中提取出具有辨识性的特征点，例如角点、边缘等。

特征匹配则是将提取到的特征点与已知的模板进行匹配，以确定物体在图像中的位置。

3. 计算像素大小与实际大小之间的比例关系通过已知的标定参数和特征点的坐标，可以计算出像素大小与实际大小之间的比例关系。

这个比例关系可以通过相似三角形原理计算得到。

4. 计算物体与相机之间的距离在获得像素大小与实际大小的比例关系之后，可以根据物体在图像上的像素大小，计算出物体与相机之间的距离。

这个计算可以通过简单的三角形计算得到。

单目相机测距原理的优缺点单目相机测距原理具有以下优点：1.成本低：相比于其他测距仪器，单目相机的价格更低，更容易获得和使用。

2.便携性强：单目相机体积小、重量轻，便于携带和安装。

3.适用范围广：单目相机可以应用于不同领域，如工业检测、智能驾驶、机器人等。

然而，单目相机测距原理也存在一些缺点：1.精度较低：相比于其他测距仪器，单目相机的精度相对较低，受到环境光线、图像质量等因素的影响较大。

2.对纹理要求高：单目相机需要在图像中提取出具有辨识性的特征点，对物体的纹理要求较高。

3.适用场景受限：由于单目相机只有一个镜头，对于某些场景，如需要测量物体的长度、宽度等情况，单目相机的应用受到一定限制。

单目摄像头测距原理一、背景介绍单目摄像头是一种常用的视觉传感器，可以通过图像处理来获取物体的距离信息。

本文将详细介绍单目摄像头测距的原理以及相关技术。

二、单目摄像头测距的原理单目摄像头测距主要基于三角测距原理，通过获取物体在图像中的像素变化或视差来计算物体的距离。

以下是单目摄像头测距的基本原理：1. 视差原理视差是通过观察物体在两个不同位置下的图像差异来测量物体距离的方法之一。

当我们用一只眼睛观察距离较近的物体时，可以观察到物体在两个眼睛之间的位置差异。

单个摄像头可以模拟这个过程，通过分析图像中的像素差异来计算物体的距离。

2. 相机标定在进行单目摄像头测距之前，首先需要进行相机标定。

相机标定是通过确定相机的内外参数来建立摄像头与真实世界之间的转换关系。

通过相机标定可以得到相机的焦距、畸变参数等信息，为后续的测距工作提供基础。

3. 物体特征提取在进行测距之前，需要首先对物体进行特征提取。

常用的物体特征包括角点、边缘等。

通过提取物体的特征点，可以提高测距的准确性。

4. 视差计算视差计算是单目摄像头测距的关键步骤。

通过对特征点的像素坐标进行计算，可以得到物体在图像中的视差值。

视差值与物体的距离成反比，即视差越大，物体距离越近。

5. 距离计算在计算得到视差值之后，可以通过已知的相机参数和三角测量原理来计算物体的距离。

根据视差与物体距离的关系，可以建立视差与实际距离之间的映射关系。

根据此映射关系，可以通过视差值计算出物体的实际距离。

三、单目摄像头测距的应用单目摄像头测距技术在许多领域都有广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景：1. 智能驾驶在自动驾驶领域，单目摄像头常用于车辆和行人的距离测量。

通过测量前方物体的距离，可以帮助车辆做出相应的决策，如避障、跟车等。

2. 工业自动化在工业自动化中，单目摄像头可以用于测量物体的距离和尺寸。

通过测量物体的距离，可以实现自动化生产线上的物料识别和定位，提高生产效率和质量。

单目摄像头测距原理单目摄像头测距原理摄像头是一种非常常见的电子设备，它可以将物体的图像转换成电信号，再通过处理器进行处理和分析。

而单目摄像头测距技术则是利用摄像头可以获取物体图像的特性来实现对物体距离的测量。

单目摄像头测距原理主要是基于三角形相似关系来实现的。

当我们拍摄一个物体时，它在成像平面上所占据的大小与实际物体大小之比可以用视角（即相机镜头视场角）来表示。

因此，我们可以通过计算成像平面上物体大小与实际大小之比以及相机镜头视场角等参数，推算出物体与相机之间的距离。

具体而言，单目摄像头测距原理包括以下几个步骤：1. 获取图像：首先需要使用摄像头获取待测量物体的图像，并将其传输到计算机中进行处理。

2. 物体检测：接下来需要使用计算机对图像进行处理和分析，以便确定待测量物体在图像中的位置和大小。

3. 物体识别：在确定了待测量物体在图像中的位置和大小后，需要使用计算机对其进行识别和分类，以便确定测量所需的参数。

4. 计算距离：最后，需要通过计算机来计算物体与相机之间的距离。

具体而言，可以利用三角形相似关系来计算物体与相机之间的距离。

假设待测量物体在图像中的大小为S，相机镜头视场角为θ，则可以根据以下公式计算出物体与相机之间的距离D：D = (S/θ) * f其中f为相机的焦距。

需要注意的是，在实际应用中，单目摄像头测距技术还需要考虑一些其他因素，例如图像畸变、光照条件等因素对测量结果的影响。

因此，在进行测量时需要进行一定的校准和调整。

总之，单目摄像头测距原理是一种基于三角形相似关系来实现对物体距离测量的技术。

它具有成本低、易于实现等优点，在工业自动化、智能交通等领域得到了广泛应用。

基于单目视觉测距的测高测面积方法屈姗姗;陈潇;吴晓红;杨谦【摘要】利用单目摄像头所建立的三维测距模型,提出了一种地面上任意物体实际高度测量的计算方法.同时为了克服双目视觉对应点匹配和面积计算所利用的像素当量产生的误差,提出了一种更精确的目标实际面积测量方法.首先,利用三维几何测距模型,推算得出地面上任意一点到摄像头的距离计算公式,并根据透射点几何转换得到一种地面上物体高度的测量方法.其次,依据成像模型,与特定选取的世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系三者之间的关系,推算出一种新的测量目标实际面积的方法.最后通过实验对误差进行了分析,提出了误差来源与相应的解决思路,证实了该方法的有效性.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2016(016)002【总页数】5页(P224-228)【关键词】单目视觉;测高;面积测量;三维测距【作者】屈姗姗;陈潇;吴晓红;杨谦【作者单位】中国工程物理研究院计算机研究所,绵阳621000;中国工程物理研究院计算机研究所,绵阳621000;四川大学电子信息学院,成都610000;四川大学电子信息学院,成都610000【正文语种】中文【中图分类】TP391.412015年9月8日收到中国工程物理研究院科学技术发展基金课题(2012A0403021)资助单目视觉测距技术因其只采用一个摄像机，就能一定程度获得图像中目标的深度等相关信息，因此具有结构简单、运算速度快等特点，从而可应用于汽车防撞系统，机器人自动避障系统等[1—4]。

本文在现有测距模型的基础上[2]，建立单目视觉测距的几何模型，得出了地面物体实际高度的测量方法。

现有的目标面积测量的方法主要是基于像素当量的[5—9]。

文献[5,6]中先将图像分割成目标区域和背景，提取图像目标区域轮廓并标注，计算边界及边界内像素总数，利用像素当量求得面积；文献[8]利用freeman链码矢量法得到目标的边缘，再对边缘进行标定，然后由联通区域内的像素数和像素当量计算面积；有文献中利用网格法，根据二值化后图像中目标区域的像素数与参照物相应面积的比例关系计算目标的面积。