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基于双目视觉的运动物体测距测速研究综述报告
摘要：
双目视觉技术被广泛运用于运动物体的测距和测速技术中。通过从不同角度获取目标物体的视角信息，可以实现对运动物体的快速、准确测距和测速。本文对基于双目视觉技术的运动物体测距、测速技术进行了综述，包括双目立体视觉测距、基于光流的双目测速、基于特征点匹配的双目测速等。叙述了这些技术的原理、优缺点、应用场景及未来研究方向，为相关研究提供参考。
关键词：双目视觉；测距；测速；运动物体。
一、引言
在物体运动方面，测距和测速是非常重要的技术，可以被广泛应用于自动驾驶车辆、机器人导航、视频监控等领域。在过去的几十年，人们研究了运动物体的测距和测速的各种方法，例如利用激光测距仪、超声波传感器、雷达和计时相机等。随着计算机视觉、深度学习、光学成像技术的发展，基于视觉的测距和测速技术也得到了广泛的关注。
本文回顾了基于双目视觉技术的运动物体测距和测速技术，讨论了它们的原理、优势、缺点和应用场景，并讨论了未来的发展方向。
二、双目立体视觉测距
双目立体视觉是一种基于两个图像朝向不同的相机进行测距的视觉技术。它的原理是通过计算左右两个相机所拍摄的图像上两个点之间的距离，来推算出目标物体到相机的距离。这种方法的优点在于可以快速精确地测量不同距离和不同速度的物体间的距离。
双目立体视觉方法的主要优点有：
1.精度高：由于利用了同一场景的两个不同视角的图像，因此双目立体视觉测距的精度要比单目视觉测距要高。
2.速度快：双目立体视觉技术的处理速度相对较快，适合用于实时测量。
3.弥补了单眼测距技术的不足：使用单目测距有时会存在一些限制，例如深度的误差、处理物体光学属性不明显等等。双目立体视觉测距可以避免与单目测距的局限性。
4.数据分析丰富：双目测距技术能够分析目标物体在三维空间内的位置、速度、方向等信息，可以实现对目标物体更全面的掌控。
但是，双目立体视觉方法也存在以下缺点：
1.对硬件平台要求高：双目立体视觉需要两个摄像头以确保两个不同视角的图像，硬件设备的质量对精度有比较大的影响。
2.噪声影响：由于双目立体视觉测距依赖于图像匹配，因此如果图像之间太过相似，则双目立体视觉测距的精度会下降。
3.覆盖范围有限：双目立体视觉测距只能适用于摄像头覆盖的区域。
4.视觉遮挡问题：在目标物体存在遮挡的情况下，双目测距技术可能无法精确地测量物体位置。
三、基于光流的双目测速
光流法是基于运动物体上图像像素强度的变化进行测速的一种方法。该方法可以在不需要进行摄像机标定的情况下，测量出目标物体的速度。双目光流测速法使用了两个不同视角的图像，计算物体上每个像素的移动速度。然后将像素的速度透过立体视觉进行转换，即可测量出物体随时间的三维运动。
与双目视觉测距相比，双目光流测速有以下优点：
1.对硬件要求不高：使用普通的摄像头就能够实现。
2.不会受到遮挡的影响：由于光流法是基于图像像素强度的变化进行测速，所以它不会受到遮挡的制约。
3.适用于不同类型的物体：双目光流法可适用于无论目标物体是自然的还是人工创造的。
然而，光流法也存在一些缺点：
1.灰度抖动：图像灰度的不确定性很大，如果使用简单的光流法进行测速通常有灰度抖动的问题。
2.时间分辨率受限：由于光流法的计算过程比较复杂，因此时间分辨率有一定的限制。
3.噪声容易影响结果：由于像素点周围的矩形区域可能会比实际动态区域大，因此处理过程中噪声的影响可能会比较大。
四、基于特征点匹配的双目测速
特征点匹配是一种使用特征点作为物体描述符来识别物体的技术。通过对两个视角之间同一物体的特征点进行匹配，可以实现测量目标物体的速度。该方法的优点在于可以避免对图像的全局匹配，减少计算量和噪声影响。
与双目测距和光流法相比，特征点匹配双目测速方法的主要优点有：
1.可以适用于高速运动物体：能够在高速运动时也能实现测速。
2.对物体的识别比较鲁棒：这种方法可以对于快速旋转的物体进行测速，并且也可以适用于复杂的场景。
3.可以测量目标物体的角速度：该方法还可以测量物体的旋转速度。
但是，特征点匹配方法也存在以下缺点：
1.传感器要求高：由于该方法必须用多个传感器/摄像头来进行，其接口要求比较高。
2.环境要求高：该方法需要特殊的环境要求，否则会出现误报等情况。
3.初始位置的要求比较高：对于那些要在稀疏景区中定位或跟踪物体的情况，初始位置的要求较高，精度较低。
五、结论及展望
综上所述，基于双目视觉技术的运动物体测距和测速技术在现实生活和工业中有着广泛的应用。从双目立体视觉、光流法和特征点匹配三种方法中，可以得出各有优缺点。未来的研究方向将是提高计算机视觉的自适应性和在复杂动态环境下对运动物体进行的更好的描述性建模。
基于机器学习的深度学习技术是近年来视觉测距和测速技术发展的热门方向，能够