深度估计单目视觉实现车距测量和车速估计(含完整项目代码)目录深度估计单目视觉实现车距测量和速度估计(含完整项目代码)1. 引言2. 实现方案(1) 基于已知物体尺寸的测距(2) 基于相机几何与地面平面的测距(3) 基于消失点与透视原理的测距(4) 基于深度学习的测距3. 项目安装4. 深度估计5. 车辆检测6. 车距测量7. 速度估计(1) 交通监控场景车辆速度估计(摄像头静止)(2) 行车记录场景车辆速度估计(摄像头运动)8. Demo效果(1) 交通监控场景车距测量和速度估计效果(2) 行车记录场景车距测量和速度估计效果9. 项目源码下载1. 引言在智能交通系统和自动驾驶领域车距测量和速度估计是至关重要的核心技术它不仅能应用于自动驾驶领域实现前向碰撞预警、自适应巡航控制等功能也能用于交通监控场景如超速抓拍、交通流量分析等。传统方案通常依赖雷达、激光或GPS等昂贵传感器而基于单目视觉的方案以其低成本、易部署的独特优势正在成为研究和应用的热点。本文主要介绍单目视觉在车距测量和车辆速度估计方面的技术原理与实现方案并提供两个场景的车距测量和车速估计方法即交通监控场景和行车记录场景包含Python版本和C版本。这是项目实现的车距测量和速度估计的效果【尊重原创转载请注明出处】深度估计单目视觉实现车距测量和车速估计(含完整项目代码)_单目深度估计代码-CSDN博客2. 实现方案单目视觉实现车距测量和速度估计核心技术是如何实现单目视觉测距。(1) 基于已知物体尺寸的测距这是最直观的方法其核心原理是物体在图像中的大小与其到相机的实际距离成反比。公式距离 (Z) (焦距 (f) * 物体实际宽度 (W)) / 图像中的像素宽度 (w)关键 必须知道物体的真实尺寸 (W)。常用参照物主要有车牌、车辆宽度人脸/人体优点 计算简单速度快。缺点 严重依赖先验知识的准确性。如果车辆类型不同导致尺寸差异大如一辆smart和一辆卡车测距误差会很大。物体不在图像中心时也会因透视原理引入误差。(2) 基于相机几何与地面平面的测距这类方法假设相机固定且路面是平坦的利用透视变换和相机标定参数将图像像素点映射到世界坐标系。核心原理 逆透视映射IPM。通过相机标定得到的外参主要是安装高度H和俯仰角θ和内参焦距f主点等可以建立图像坐标系与地面坐标系之间的映射关系。公式简化 对于图像中车辆底部接触地面的点(u, v)其纵向距离Z可近似为Z (f * H) / (v - v0)其中H是相机高度v0是地平线在图像中的纵坐标。优点 一旦相机标定完成计算非常高效适用于ADAS系统如Mobileye就采用了类似技术。缺点强烈依赖准确的相机标定。如果相机姿态因颠簸俯仰角变化或温度变化而发生改变测量精度会急剧下降。必须假设地面是平坦的。在坡道或颠簸路面效果很差。(3) 基于消失点与透视原理的测距平行线在图像中会相交于一个点称为消失点Vanishing Point。消失点提供了强大的几何约束。核心原理 消失点的位置决定了相机的朝向特别是俯仰角和偏航角。利用检测到的车道线等平行线计算出消失点后可以推断出图像的几何结构从而估算距离。检测图像中的平行线结构如车道线、车辆边缘。找到消失点。根据消失点和相机内参可以估计出相机的姿态。结合方法2的几何模型计算物体距离。优点 可以动态估计相机姿态对相机轻微的晃动有一定的鲁棒性。缺点 需要图像中有明显的平行线结构在复杂城市环境或车道线不清晰时可能失效。(4) 基于深度学习的测距这是目前研究的热点模型直接从图像数据中学习如何估计深度。核心原理 不显式地依赖几何模型或先验知识而是使用大型数据集包含图像和对应的真实深度信息由激光雷达或双目相机获取来训练一个深度神经网络CNNTransformer等。监督学习深度估计 输入单张图像输出是每个像素的深度图。需要大量“图像-真实深度”数据对进行训练。自监督/单目深度估计 这是更流行的范式。它利用视频序列的连续帧作为监督信号。通过一个网络预测深度图另一个网络预测相机自身运动ego-motion然后通过视图合成技术重建另一帧图像并与真实图像计算重投影损失来训练网络。不需要真实的深度标签。优点端到端无需复杂的相机标定或手工特征。能学习到更高级的语义线索如物体类别、场景布局来推断深度在某些情况下比传统几何方法更鲁棒。缺点需要大量数据训练泛化能力是关键在一个数据集上训练好的模型换一个环境可能效果下降。计算量相对较大对硬件要求高。估计出的深度值是相对尺度需要通过其他方法如地面真实测量来恢复绝对尺度。本博文的单目视觉实现车距测量和速度估计采用的是第4种实现技术实现思路深度估计采用深度学习单目深度估计模型用于获得整幅图像的深度距离信息车辆检测基于目标检测模型如SSD、YOLO等模型实现车辆检测主要是定位车辆的位置车距测量根据车辆位置和图像深度图获得车辆目标的距离信息速度估计计算车辆前后距离变化以及运动时间(视频时间)估计车辆的平均速度。3. 项目安装项目依赖python包请参考requirements.txt使用pip安装即可推荐使用Python3.10torch 2.0.1 torchvision 0.15.2 opencv-python numpy 1.23.1 xformers 0.0.21 Pillow matplotlib timm tensorboardX imgaug iopath imagecorruptions ultralytics8.0.180 pandas1.1.4 seaborn0.11.0 pyyaml5.3.1 easydict pybaseutils pycocotools toolz项目安装教程请参考初学者入门麻烦先看完下面教程配置好开发环境项目开发使用教程和常见问题和解决方法视频教程1 手把手教你安装CUDA和cuDNN(1)视频教程2 手把手教你安装CUDA和cuDNN(2)视频教程3 如何用Anaconda创建pycharm环境视频教程4 如何在pycharm中使用Anaconda创建的python环境4. 深度估计目前基于深度学习的深度估计方法主要依赖于卷积神经网络CNN、Transformer以及更高效的Mamba等架构通过不同的学习范式如监督、自监督从单目、双目或多视图图像中恢复场景深度信息。目标比较热门的深度估计模型主要有Depth Anything : 单目深度估计的天花板Depth Anything:Distill Any Depth: 蒸馏任何深度仅用少量无标签数据就能实现单目深度估计新SOTAVideo Depth Anything: Video Depth Anything来了字节开源首款10分钟级长视频深度估计模型当然也可以采用传统的双目测距方法双目三维重建系统(双目标定立体校正双目测距点云显示)5. 车辆检测车辆检测的方法比较多可以利用现有的目标检测模型如SSDYOLO系列在车辆检测数据集上进行训练。实现方法可以参考深度学习目标检测YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集训练代码)本项目提供车辆检测推理代码目标检测支持pedestrian行人、car轿车、bus公交车、truck货车、bike非机动车、trafficsign交通标志牌共6个类别。6. 车距测量深度估计获得整幅图像的深度距离信息而车辆检测可以定位车辆在图像中位置只需要计算车辆目标框内深度图的平均值便作为当前车辆到摄像头的平均距离。为了减少误差可以通过视频多帧平滑的方式统计连续多帧的平均距离。需要注意的是由于我们需要计算每辆车的距离和速度因此需要通过跟踪的方式在时序上对齐每个目标避免目标错乱等问题。本项目提供了单目深度估计模型由于不同摄像头焦距不同实际测量距离时需要根据相机内参进行调整以获得比较好的测量精度。项目提供了多个视频文件以及相机内参文件以供测试使用。实际使用中摄像头内参(fx, fy, cx, cy)需要自己对摄像头进行标定相机标定方法可以参考这篇博文。7. 速度估计(1) 交通监控场景车辆速度估计(摄像头静止)在交通监控场景摄像头处于静止状态需要测量车辆运动速度如高速路边交通监控摄像头一般安置在高杆处这时摄像头处于静止不动的状态。根据物理知识目标车辆单位时间的速度可以表示为其中v是需要估计的目标速度dt为目标t时刻与摄像头的距离dt-1是目标t-1时刻与摄像头的距离(2) 行车记录场景车辆速度估计(摄像头运动)在行车记录场景摄像头处于运动状态需要测量车辆运动速度如车载摄像头行车记录仪这时摄像头是跟随视频车一起运动的。根据物理知识目标车辆单位时间的速度可以表示为其中v是需要估计的目标速度v0是摄像头的运动速度(一般是视频车速度)dt为目标t时刻与摄像头的距离dt-1是目标t-1时刻与摄像头的距离。使用车载摄像头测量车辆的速度相对比较麻烦。需要获得车载摄像头的运动速度v0也是视频车速度才能正确估计视野前方的车辆速度。视频车速度可以通过导航软件GPS进行计算当然也可以通过纯视觉的方式估计视频车速一种简单的方法是找到视野图像中静止的目标如交通标志牌红绿灯甚至行人利用这一先验信息我们可以反向计算视频车速度进而估计视野前方的车辆速度。这种纯视觉的方法虽然简单但误差相对比较大十分依赖于交通标志牌等静止的目标。本博文项目代码实现是基于纯视觉的方法估计视频车的速度。8. Demo效果(1) 交通监控场景车距测量和速度估计效果说明 每个车辆目标都标记目标框、距离(单位米)和速度单位km/h等信息速度为负值表示目标车辆正在靠近视频车摄像头速度为正值表示目标车辆正在远离视频车摄像头。同时绘制了车辆的轨迹信息和箭头运动方向以便观察效果。# python demo.py --video_file path/to/video.mp4 --intrinsic path/to/intrinsic.json --cam_type 0 python demo.py --video_file data/video0/video0_001.mp4 --intrinsic data/video0/video0_001.json --cam_type 0交通监控场景车辆测距和速度估计效果另外交通监控场景车距测量和速度估计还有C版本模型推理使用MNN图像处理采用Opencv支持车辆检测、目标跟踪(SORT、ByteTrack等算法)、深度估计、车距测量以及车速估计整体效果和Python版本差不多。(2) 行车记录场景车距测量和速度估计效果说明 增加了视频车速度测量注意这是通过纯视觉的方法估计视频车的速度依赖于交通标志牌等静止的目标。当交通标识牌等静止目标较多时估计的速度比较精准但当静止目标较少甚至没有时则误差较大。实际工程产品中建议使用导航软件GPS计算获得视频车的运动速度。# python demo.py --video_file path/to/video.mp4 --intrinsic path/to/intrinsic.json --cam_type 1 python demo.py --video_file data/video1/video1_001.mp4 --intrinsic data/video1/video1_001.json --cam_type 1行车记录场景车辆测距和速度估计效果9. 项目源码下载如需下载项目源码请WX关注【AI吃大瓜】回复【车距测量】即可下载(1) 交通监控场景车距测量和车速估计Python版本内容包含demo运行方法python demo.py --video_file data/video0/video0_001.mp4 --intrinsic data/video0/video0_001.json --cam_type 0提供车辆检测检测目标支持pedestrian行人、car轿车、bus公交车、truck货车、bike非机动车、trafficsign交通标志牌共6个类别。提供目标跟踪算法支持SORT、ByteTrack等常用的跟踪算法提供单目深度估计模型可以获得深度图提供交通监控场景的车距测量功能(不支持行车记录场景)提供交通监控场景的车速估计功能(不支持行车记录场景)提供测试视频和对应的相机内参文件提供完整的项目代码和以及模型文件配置好开发环境即可运行。可用于二次开发。(2) 行车记录场景车距测量和车速估计版本内容包含demo运行方法python demo.py --video_file data/video1/video1_001.mp4 --intrinsic data/video1/video1_001.json --cam_type 1提供车辆检测检测目标支持pedestrian行人、car轿车、bus公交车、truck货车、bike非机动车、trafficsign交通标志牌共6个类别。提供目标跟踪算法支持SORT、ByteTrack等常用的跟踪算法提供单目深度估计模型可以获得深度图提供行车记录场景的车距测量功能同时支持交通监控场景提供行车记录场景的车速估计功能同时支持交通监控场景。注意这是通过纯视觉的方法估计视频车的速度依赖于交通标志牌等静止的目标。当交通标识牌等静止目标较多时估计的速度比较精准但当静止目标较少甚至没有时则误差较大。实际工程产品中建议使用导航软件GPS计算获得视频车的运动速度。提供测试视频和对应的相机内参文件提供完整的项目代码和以及模型文件配置好开发环境即可运行。可用于二次开发。(3) 交通监控场景车距测量和车速估计C版本内容包含提供完整的项目代码和以及模型文件配置好开发环境即可运行。可用于二次开发。环境安装教程请参考YOLO端上部署MNN C部署YOLOv8 YOLO11 YOLO26(含源码支持CPU和GPU)-CSDN博客提供车辆检测检测目标支持pedestrian行人、car轿车、bus公交车、truck货车、bike非机动车、trafficsign交通标志牌共6个类别。提供目标跟踪算法支持SORT、ByteTrack等常用的跟踪算法提供单目深度估计模型可以获得深度图提供交通监控场景的车距测量功能(不支持行车记录场景)提供交通监控场景的车速估计功能(不支持行车记录场景)提供测试视频和对应的相机内参文件项目C/C源码Demo支持视频摄像头测试