YOLOv5和RealSense深度相机结合使用时，如何实现目标检测与距离测量？请提供技术细节和应用场景。

YOLOv5是一种先进的One-stage目标检测算法，而RealSense深度相机则能够提供精确的深度信息。通过将二者结合，不仅可以完成目标的识别与分类，还能获得目标物体与相机之间的距离。这种结合在安全监控、自动驾驶和机器人导航等领域具有广泛的应用前景。

参考资源链接：[结合RealSense深度相机与YOLOv5实现目标检测与距离测量](https://wenku.csdn.net/doc/6ubf2s7pf2?spm=1055.2569.3001.10343)

在实现这一技术时，首先需要安装和配置RealSense深度相机的SDK和驱动，确保能够正确获取深度信息。接着，对YOLOv5模型进行训练，使其能够识别特定的目标物体。在此基础上，通过YOLOv5模型对实时视频流中的图像进行目标检测，并将检测到的目标区域信息传递给深度相机。深度相机根据自身的深度感知数据，计算出目标物体相对于相机的实际距离。

具体来说，YOLOv5模型会对输入图像进行处理，输出包含目标边界框的位置、尺寸以及该目标属于不同类别的置信度。同时，深度相机获取到的深度图像信息可以与这些边界框数据相结合，通过三角测量等几何方法计算出目标的实际深度。最终，可以得到每个检测到的目标物体的三维坐标。

为了更深入地理解和应用这项技术，建议参考《结合RealSense深度相机与YOLOv5实现目标检测与距离测量》这份资源。它不仅提供了从零开始搭建整个系统的详尽指南，还包括了深度学习模型的训练细节以及如何集成深度感知技术，实现目标检测与距离测量的实际案例分析。通过这份资料，你可以全面掌握从理论到实践的每一个步骤，进一步提升你在计算机视觉领域的专业技能。

参考资源链接：[结合RealSense深度相机与YOLOv5实现目标检测与距离测量](https://wenku.csdn.net/doc/6ubf2s7pf2?spm=1055.2569.3001.10343)