基于Yolov5的快速雙目立體視覺測距研究

張仲楠 霍煒 廉明 楊磊

摘要： ?針對傳統(tǒng)雙目測距方法存在的需要對攝像頭進行標定、立體匹配算法時間復雜度高等問題，本文主要對快速雙目立體視覺測距進行研究。給出了雙目測距原理，提出了一種基于Yolov5的目標檢測算法和徑向基函數神經網絡相結合的雙目測距方法，建立了基于徑向基函數神經網絡的距離預測模型，并采用神經網絡中的徑向基函數神經網絡進行距離預測。實驗結果表明，經過訓練的優(yōu)化模型，能實時目標檢測、快速計算出目標距離，實時性大幅增加，預測距離的精度可達977%。同時，徑向基函數神經網絡與卷積神經網絡相結合的方法，在雙目測距中具有速度快、精度高的特點。該方法無需對攝像頭進行標定，充分利用目標檢測得到的信息，簡化圖像匹配算法。該研究對自主移動機器人和無人駕駛汽車具有重要意義。

關鍵詞： ?目標檢測; 雙目立體視覺; 深度學習; Yolov5

中圖分類號： TP391.41 ?文獻標識碼： A

2.2 Yolov5目標檢測與特征提取

Yolov5[16]相比于Yolov3[1718]和Yolov4[1920]具有更快的速度，占用更小的內存空間和更高的準確率。使用配置環(huán)境更簡單的PyTorch生態(tài)系統(tǒng)，在Colab notebook上運行Tesla P100，速度可達140 幀/s。本實驗選取滅差、面積比和類別標簽作為Yolov5模型的輸出特征。

將雙目攝像頭獲得的圖像進行Yolov5處理，得到可視化圖像，并以圖片左上角為原點，水平向右為x軸正方向，豎直向下為y軸正方向，以像素為單位建立圖像坐標系。Yolov5目標檢測輸出示意圖如圖5所示。

3 基于徑向基函數神經網絡的距離預測模型

本實驗采用神經網絡中的徑向基函數神經網絡進行距離預測。將表1中得到的輸出特征作為徑向基函數網絡的輸入特征，其輸出特征是物體與相機的距離，已知滅差、面積比重、長、寬、高5個特征預測距離，這

本數據中選擇中心點（記憶樣本），利用聚類算法，得到中心點;二為監(jiān)督學習，輸入樣本經過RBF徑向基神經網絡，將求得的預測距離與實際距離之間誤差進行權值調整。對全部534個樣本拆分成2個Batch，每個Batch有267個樣本，共訓練100個Epoch，對訓練過程可視化，損失函數與準確率隨迭代次數變化曲線如圖8所示。

由圖8可以看出，損失函數一直在減小，說明徑向基函數神經網絡已經很好的擬合了預測距離的非線性函數。同時，準確率在增大，并隨著訓練的Epoch的增大，逐漸趨近于100%。

4 實驗結果

本實驗將每個樣本的實際距離、預測距離和誤差進行對比，部分預測值與實際值對比結果如表2所示。

由此可以計算出，全部534個樣本的均方誤差為27%。在不同硬件平臺下，雙目測距方法的運行速度如表3所示。由表3可以看出，在型號為CPUi78550U的環(huán)境下，速度為21幀/s，使用1張英偉達顯卡RTX 1080Ti，其速度可實現43幀/s，該速度可以滿足實時性要求。

5 結束語

本文提出了一種基于Yolov5的目標檢測算法和徑向基函數神經網絡相結合的雙目測距方法。由于RBF徑向基函數神經網絡運算量較小，所以將Yolov5與RBF結合后的推理速度與Yolov5比相差不大，保證了實時性，同時，因為RBF徑向基函數神經網絡可以擬合任意復雜的非線性函數，所以預測距離的精度得以保證。由實驗數據可知，經過學習訓練之后，預測距離的準確程度與傳統(tǒng)的像素匹配方式預測距離相比，更加便捷，預測均方誤差僅為27%，實時性接近于Yolov5。本實驗存在的不足之處是采集的數據集全部為單個目標，即雙目攝像頭拍攝的場景中只有一個目標物體，對于多目標物體的場景測距問題解決方法與單目標物體場景類似，但對于多個物體的邊框匹配需要引入一些匹配算法，這也是本實驗今后深入研究的方向。

參考文獻：

[1] 孔令富， 李林， 張廣志. ?一種并聯機器人雙目主動視覺監(jiān)測平臺避障方法的研究[J]. 燕山大學學報， 2009， 33（3）： 189193.

[2] 曾德懷， 謝存禧， 張鐵， 等. 行走機器人的超聲波測距系統(tǒng)的研究[J]. 機械科學與技術， 2004， 23（5）： 613616.

[3] 趙棟， 劉立人， 王吉明， 等. 基于光子數目比較的激光測距法[J]. 光學學報， 2006， 26（7）： 10911096.

[4] 劉曉龍， 楊廣京， 羅楊宇， 等. 嵌入式移動機器人紅外路標定位模塊研究[J]. 計算機工程， 2013， 39（3）： 203208.

[5] 劉科， 謝敬輝， 李卓， 等. 被動式光學測距誤差分析[J]. 光學技術， 2005， 31（4）： 586587.

[6] 岳榮剛， 王少萍， 李凱， 等. 基于相似原理的新型雙目測距法[J]. 光電工程， 2008， 35（4）： 6468.

[7] Li H G， Jin M， Zou L Y. A new binocular stereo visual servoing model[C]∥Workshop on Computational Intelligence and Industrial Application， 2008. PACIIA′08. PacificAsia. Wuhan， China： IEEE Computer Society， 2009.

[8] Marr D P T. Cooperative computation of stereo disparity[J]. Science， 1976， 194（4262）： 283287.

[9] Veksler O. Stereo correspondence with compact windows via minimum ratio cycle[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ， 2002， 24（12）： 16541660.

[10] Lowe D G. Distinctive image features from scaleinvariant keypoints[J]. International Journal of Computer Vision， 2004， 60（2）： 91110.

[11] Etriby S， AlHamadi A， Michaelis B. Dense stereo correspondence with slanted surface using phasebased algorithm[C]∥IEEE International Symposium on Industrial Electronics. Vigo， Spain： IEEE， 2007： 18071814.

[12] Ryan T W， Gray R T， Hunt B R. Prediction of correlation errors in stereopair images[J]. Optical Engineering， 1980， 19（3）： 312322.

[13] Klaus A， Sormann M， Karner K. Segmentbased stereo matching using belief propagation and a selfadapting dissimilarity measure[C]∥International Conference on Pattern Recognition. Graz， Austria： IEEE， 2006： 15.

[14] Wang L， Yang R G， Gong M L. Realtime stereo using approximated joint bilateral filtering and dynamic programming[J]. Journal of RealTime Image Processing， 2012， 9（3）： 447461.

[15] Liu X Y， Li T H， Yu G H. Adaptive stereo matching algorithms for color stereo images[J]. Journal of Computer Applications， 2011， 31（1）： 163166.

[16] Deng H F， Cheng J H， Liu T， et al. Research on iron surface crack detection algorithm based on improved YOLOv4 network[C]∥2nd International Conference on Artificial Intelligence and Computer Science. Hangzhou， China： Published under Licence by IOP Publishing Ltd， 2020： 2526.

[17] Tang C， Zhang G， Hu H G， et al. An improved YOLOv3 algorithm to detect molting in swimming crabs against a complex background[J]. Aquacultural Engineering， 2020， 91： 102115102124.

[18] Pang L， Liu H， Chen Y， et al. Realtime concealed object detection from passive millimeter wave images based on the YOLOv3 algorithm[J]. Sensors， 2020， 20（6）： 16781693.

[19] Bochkovskiy A， Wang ChienYao， Mark Liao HongYuan. Yolov4： optimal speed and accuracy of object detection[C]∥Institute of Information Science Academia. Sinica， Taiwan： CVPR， 2020： 117.

[20] Chen W， Zhong X T， Zhang J. Optimization research and defect object detection of aeroengine blade boss based on Yolov4[C]∥2020 3rd International Conference on Modeling Simulation and Optimization Technologies and Applications. Beijing， China： Published under licence by IOP Publishing Ltd， 2021： 012076012084.