基于双目立体视觉的物体检测与跟踪算法研究.pdf

基于双目立体视觉的物体检测与跟

踪算法研究

摘要：

随着计算机视觉技术的快速发展，物体检测与跟踪成为

了该领域的研究热点。本文将重点介绍基于双目立体视觉

的物体检测与跟踪算法的研究。首先，介绍了双目立体视

觉的原理与优势。接着，详细介绍了常见的双目视觉算法，

包括视差计算、深度估计和视觉的几何形状恢复等。然后，

探讨了双目立体视觉在物体检测与跟踪中的应用，并综述

了一些目前常用的算法。最后，针对该领域的研究存在的

挑战和发展趋势进行了展望。

一、引言

物体检测与跟踪是计算机视觉中的基础问题，广泛应用

于智能监控、机器人导航、自动驾驶等领域。双目立体视

觉作为一种常用的三维重建技术，具有获取深度信息、测

距精度高等优点，在物体检测与跟踪中得到了广泛应用。

二、双目立体视觉的原理与优势

双目立体视觉通过两个相机模拟人类的双眼观察，以此

来获取目标物体的三维信息。其原理是利用两个相机之间

的视差信息来计算物体距离。与单目视觉相比，双目立体

视觉具有以下优势：

1.获取深度信息：通过计算视差，可以得到目标物体的

三维位置信息，实现立体视觉下的测距。

2.准确性高：双目立体视觉可以排除单目视觉中由于尺

度因素和视角等因素带来的误判问题。

3.对光照环境要求低：双目立体视觉可以通过对两个相

机的观察结果进行比对，降低对环境光照的依赖性。

三、常见的双目视觉算法

1.视差计算算法：视差计算是双目视觉中的关键问题。

常见的视差计算算法有基于区域的匹配算法、基于灰度相

关性的方法和基于特征描述子的算法。

2.深度估计算法：深度估计是通过视差计算得到的视差

图进一步得到的深度图。常用的深度估计算法包括经典的

图割算法、支持向量机回归算法等。

3.视觉的几何形状恢复：通过结合视差计算和深度估计，

可以恢复目标物体的几何形状。这一领域的研究有基于图

像级别的形状恢复方法和基于点云级别的形状恢复方法等。

四、双目立体视觉在物体检测与跟踪中的应用

双目立体视觉在物体检测与跟踪中具有广泛的应用前景。

常见的应用包括目标检测、目标跟踪和行为分析等。在目

标检测方面，可以通过计算视差和深度信息来检测和定位

目标物体。在目标跟踪方面，可以根据目标物体在连续帧

图像中的变换来实现跟踪。在行为分析方面，可以通过对

目标物体的运动轨迹和形状变化进行分析，实现对目标行

为的识别。

五、常用的双目立体视觉算法

1.SGBM算法：Semi-GlobalBlockMatching(SGBM)算

法通过图像块的匹配和全局优化策略，实现了较好的视差

计算效果。

2.BM算法：BlockMatching(BM)算法是一种基于像素

匹配的视差计算算法，计算速度较快，适用于实时应用。

3.ELAS算法：EfficientLarge-ScaleStereo(ELAS)算法

通过采用快速匹配代价计算和全局优化策略，实现了高效

的深度估计效果。

六、挑战与发展趋势

尽管双目立体视觉在物体检测与跟踪中具有广泛的应用

前景，但在实际应用中仍然面临一些挑战。其中包括场景

复杂性、遮挡问题和实时性要求等方面的挑战。为了解决

这些挑战，需要进一步优化算法，提高检测和跟踪的准确

性和实时性。另外，随着深度学习技术的不断发展，双目

立体视觉也可以结合深度学习进行研究，以提高物体检测

与跟踪的性能。

结论：

本文围绕基于双目立体视觉的物体检测与跟踪算法进行

了研究。首先介绍了双目立体视觉的原理与优势，然后详

细介绍了常见的双目视觉算法，接着探讨了双目立体视觉

在物体检测与跟踪中的应用，并综述了一些常用的算法。

最后，展望了该领域的研究挑战和发展趋势。通过这些研

究，我们可以更好地理解和应用基于双目立体视觉的物体

检测与跟踪算法，促进计算机视觉技术的发展和应用。