基于YOLOv5实现单双目测距系统毕业设计完整套件

本文件集是关于计算机视觉领域的毕业设计项目，主要涉及到目标检测技术和测距技术。项目使用了当前流行的目标检测模型yolov5，并结合了单目测距与双目测距技术。以下是该资源所涉及的知识点： 1. YOLOv5模型 - YOLO（You Only Look Once）是一系列实时目标检测系统，YOLOv5是其最新版本之一，因其检测速度快和准确性高而广泛应用于计算机视觉领域。 - YOLOv5利用深度学习进行图像中的目标识别，将目标检测任务转化为回归问题，通过对图像进行卷积操作后直接在图像中绘制边界框，并预测边界框内目标的类别和位置。 - YOLOv5模型包含多个不同的版本，适应不同计算资源和应用场景。项目中提到的yolov5-6.1版本说明这是该项目所使用的模型版本。 2. 单目测距与双目测距 - 单目测距是利用单个摄像头通过分析目标的图像特征来推算目标距离的技术。该方法通常需要额外的信息，如目标的真实尺寸、图像分辨率、摄像头参数等。 - 双目测距模拟人的双眼视觉原理，通过两个从不同角度拍摄的图像来估计场景中物体的深度信息。利用双目摄像头捕捉的图像，通过匹配对应点并计算视差，进而获取深度信息和三维坐标。 - 本项目中的双目测距部分通过ShuangMu文件夹处理MiddleBurry数据集，而ShuangMuMy3D文件夹处理摄像头拍摄的图片。 3. 数据处理与结果输出 - 系统通过ShuangMu文件夹生成深度图和点云数据。深度图表达了场景中每个像素点到摄像头的距离信息，点云则由大量散点组成，表示三维空间中的物体。 - yolov5-6.1-stereo文件夹负责接收左右图像作为输入，输出标记了目标物体、类别和距离的图像。这对于理解物体位置和大小非常有用。 - yolov5-6.1-car文件夹则专注于单目视频测距，利用行车记录仪视频实现连续的测距目标检测。 - yolov5-6.1-all文件夹集成了单目测距和双目测距的结果，并通过pyqt界面进行展示，使得用户可以直观地查看测距效果。 4. 深度学习与相机标定 - 深度学习在目标检测和测距中起到了核心作用，模型的训练和参数优化需要大量的数据和计算资源。 - 相机标定是测距过程中的重要步骤，它确定了摄像头的内部参数和位置关系，是计算准确深度信息的前提。本项目中提到使用Matlab进行了相机标定，并保存了标定结果。 5. 实际应用与效果展示 - 通过深度文件夹中的双目摄像头拍照功能，系统可以实时获取环境图像，并生成深度图和实现像素点真实距离的测量。 - 效果截图文档部分可以展示系统在不同阶段的运行效果和结果，为项目的评估和调试提供直观依据。 6. 项目文件结构 - 项目中各个文件夹的命名和内容安排反映了项目的模块化设计，每一部分都对应了系统的一个功能模块，比如目标检测、测距计算、结果输出和界面展示。 - yolov5-6.1.zip压缩包是官方提供的yolov5源码压缩包，是进行目标检测部分实现的基础。 该项目以实际应用场景为导向，通过结合yolov5目标检测和多种测距技术，实现了对环境中的物体进行实时检测和距离测量的功能。技术实现覆盖了深度学习、计算机视觉、三维重建以及用户界面设计等多个领域，具有较高的实用价值和研究意义。