双目视觉应用场景,目视点

双目视觉应用场景,目视点

Kinect是一种基于红外主动结构光的深度像机，不依赖于场景中的纹理丰富性，也能应用于光线较暗的场景，然而其测量的深度范围有限。这两种成像系统具有很强的互补双目+结构光+惯导的三项融合而成的新型深度相机。从前文对三类视觉深度相机的分析可以看出，ToF和结构光都属于主动光，容易受可见光和物体表面干扰，所以更适合室内和短距离的应用场景

˙０˙ 从上面三种主流的3D相机成像方案来看，各有优劣，但是从实际应用场景来看，在非无人驾驶领域，结构光，特别是散斑结构光的用途是最广泛。因为从精度，分辨率，还有应用场景的范围来看双目一个双目立体视觉的常用应用场景的介绍，很基础。立体视觉立体视觉意味着人工智能可以通过一对相机来感知图像的深度以及物体的距离。大多数三维相机模型都是基于立体视觉理论和技

↓。υ。↓ 其次，双目视觉本身对于目标的纹理是有要求的，既不能太简单，也不能太复杂。一堵大白墙对于双目视觉来说识别是有风险的，而激光雷达等传感器则可以很好地进行检测。但话说回来，真实场景常用的立体视觉图像一般为双目图像，有的采用多目图像。图像获取的方式有多种，主要由具体运用的场合和目的决定。立体图像的获取不仅要满足应用要求，而且要考虑视点差异、光

双目立体视觉理论建立在对人类视觉系统研究的基础上，通过双目立体图象的处理，获取场景的三维信息，其结果表现为深度图，再经过进一步处理就可得到三维空间中的景物，实现二维图象到三双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是计算机视觉的一种重要形式，它是基于视差原理，由不同位置的A、B 两台或者同一位置的一台摄像机(CCD)经过位置移动或者旋转来拍摄同一幅场景，通过计算对

图1 双目立体视觉应用场景本方案提供一套Sky Eye 双目立体视觉ADAS 产品开发原型与技术资源，如"展示板图片" 所示。要让初入此领域者的开发者更快速地上手应用，缩短开发周期双目立体视觉的应用在自动驾驶的应用方面，双目可以提供多场景解决方案，如高速道路、复杂路口、常规的雨水天气、夜晚人车混杂、隧道跟踪、多功能集成等情况，都可通过立体视觉去