深度学习目标识别与测距系统（YOLOv5 & 双目视觉）

本项目详细列出了运行环境的配置要求，并提供了源代码以及多版本的算法实现，包括C++和Python语言版本。项目还涉及到深度学习模型的部署优化，并使用了TensorRT加速库以提升帧率性能。此外，项目文件中包含了双目视觉相关资料，从相机标定到深度图生成的完整教程，以及专门针对Jeston Nano平台的部署文档。" 知识点详细说明： 1. YOLOv5模型：YOLO（You Only Look Once）是目前流行的目标检测算法之一，YOLOv5是其中的一个版本。YOLOv5使用深度学习进行目标检测，并且相较于前几代版本，其在速度和准确性上有了显著提升。在本项目中，YOLOv5被用作主要的目标检测工具。 2. 目标识别与测距：目标识别是指通过计算机视觉技术自动识别图像中的物体类别。测距则是通过视觉算法估计物体与相机之间的距离。本项目结合了这两种技术，使得可以同时识别场景中的目标并测量目标与相机的距离。 3. 深度学习框架TensorRT：TensorRT是由NVIDIA推出的一种深度学习推理优化器。它支持对深度学习模型进行高效的推理优化，能够显著提升模型在特定硬件上的运行速度。本项目使用TensorRT 8.4版本进行模型部署。 4. CUDA、cuDNN：CUDA是NVIDIA推出的一套并行计算平台和API模型，它可以利用NVIDIA的GPU来执行通用的计算任务。cuDNN是专门为深度神经网络设计的一套库，它提供了许多优化算法，能加速深度学习应用的运行速度。本项目的运行环境要求CUDA版本为11.6.1，cuDNN版本为8.4.1。 5. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含超过2500个优化算法，广泛应用于物体识别、图像处理、特征提取、机器视觉等方面。本项目环境要求OpenCV版本为4.5.1。 6. CMake：CMake是一个跨平台的自动化构建工具，用于管理软件的构建过程。本项目需要CMake版本为3.23.3，用于编译和构建项目中的C++源代码。 7. Visual Studio：Visual Studio是微软推出的一个集成开发环境（IDE），它支持多种编程语言，是Windows平台下的主要开发工具之一。本项目的开发环境指定为Visual Studio 2017。 8. 双目视觉：双目视觉是指利用两个相机同时拍摄，通过计算两个图像之间的视差来推断场景的三维结构。本项目提供了从双目摄像头标定到使用Semi-Global Block Matching（SGBM）算法生成深度图的整个过程。 9. BM、SGBM算法：这两种都是图像处理中的视差估计算法。BM算法简单，但准确度较低，而SGBM算法在BM的基础上引入了更复杂的成本聚合策略，从而提高了视差估计的准确性。本项目中为这两种算法提供了C++和Python两种语言版本的实现。 10. Jeston Nano TensorRT部署资料：Jeston Nano是NVIDIA推出的基于ARM处理器的微小计算平台，适用于边缘计算等场景。本项目中包含了专门针对Jeston Nano平台上的TensorRT模型部署的资料，说明了如何将优化后的深度学习模型部署到该平台。 11. 相机拍摄代码（stereo_shot.py）：这是一段Python代码，用于控制双目摄像头进行拍摄，是实现双目视觉系统中重要的一环。 12. 编程环境适配：本项目使用了NVIDIA的MX350 GPU和Windows 10操作系统进行开发和测试，确保了软件能够在特定的硬件和操作系统环境下正常运行。 总体而言，该项目是一个综合性的计算机视觉和深度学习实践，为视觉目标检测和测距提供了一个全面的解决方案，并详细描述了部署和实现过程中的各种技术细节。项目具有很高的教学和参考价值，能够为相关领域的研究人员和工程师提供宝贵的实操经验。