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1.1 Intel D455
Intel D455 是一款基于结构光#xff08;Structured Light#xff09;技术的深度相机。
与ToF相机不同#xff0c;结构光相机使用另一种方法来获取物体的深度信息。它通过投射可视光谱中的红外结构光图案#xff0c;然后从被拍摄物体表面反射回来…1.介绍
1.1 Intel D455
Intel D455 是一款基于结构光Structured Light技术的深度相机。
与ToF相机不同结构光相机使用另一种方法来获取物体的深度信息。它通过投射可视光谱中的红外结构光图案然后从被拍摄物体表面反射回来的图案重建出其三维形状和深度信息。
Intel D455 深度相机采用了结构光技术能够获取高精度、高分辨率的深度图像和点云数据。它具有以下特点 高精度深度感知搭载了红外结构光投影器和深度传感器能够实时获取高质量、高精度的深度数据。 宽视场角拥有86°的水平视场角和57°的垂直视场角可以覆盖更广阔的场景并捕捉更多的环境信息。 快速响应时间具备高帧率和低延迟的特性能够实现实时的深度感知和数据处理适用于需要快速反馈的应用场景。 灵活的接口和软件支持相机支持USB 3.0接口便于连接到各种设备。同时英特尔还提供了相关的软件开发包SDK和工具以便开发人员能够方便地利用深度信息进行计算机视觉和深度学习的应用开发。
Intel D455 深度相机广泛应用于增强现实、虚拟现实、人机交互、三维重建、安全监控等领域为这些应用提供了准确的深度信息帮助改进和丰富了用户体验。
1.2 YOLOv5
YOLOv5是一种目标检测算法由美国加州大学伯克利分校的研究团队开发。与其前身YOLOv4相比YOLOv5在速度和检测精度方面有了非常显著的提升。
YOLOv5的全称是You Only Look Once version 5意为“你只需要看一次”即可完成目标检测任务。它采用深度神经网络架构在单张图像上进行物体检测可以同时检测出多个物体并得到它们的位置、类别和置信度等信息具有高效、准确的特点。
YOLOv5的主要优势包括
1. 高速度相较于其前身YOLOv4YOLOv5平均检测速度提高了65%同时还具有更小的模型尺寸和更少的计算量。
2. 高检测精度通过采用新的网络架构和数据增强技术YOLOv5在检测精度方面取得了突破性的进展。
3. 简单易用相对于其他目标检测算法YOLOv5的代码量较小易于实现和调试能够应用于多种不同的应用场景。
目前YOLOv5已经被广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业自动化等领域在实时物体检测和跟踪任务中具有广泛的应用前景。
2.环境配置
最近在研究道路目标检测中深度相机的应用所以有了这篇来记录一下。
首先需要准备一下YOLOv5的环境参考我的这篇文章
从零开始学习YOLOv5 保姆级教程-CSDN博客
接着安装pyrealsense2库
pip --default-timeout5000 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyrealsense2如果有报红的地方请依次安装requitment文件有时会漏装
准备好你训练的模型文件 traffic.pt是专门为交通目标训练的数据集来自Udacity11个类别包括了行人、车辆、红绿灯等
YOLOv5m和YOLOv5s是官方的训练模型检测效果比较好。自己斟酌使用。 点开realsensedetect.py 修改箭头部分为你需要使用的模型pt文件
效果展示
机构光相机的有效测距为3米左右可以看出测量交通目标精度还是有点低 接毕设和课设项目
