YOLOv5是一种端到端的目标检测算法，它的全称是“You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection”。它是YOLO系列的第五代版本，其性能相较于前几代有显著提升。YOLOv5采用了一种单阶段的检测方法，可以在实时视频流中进行快速、准确的目标检测。

3. 原理思路

本文的车辆距离估计方法主要分为两个步骤：

车辆检测：利用YOLOv5检测图像中的车辆，并提取车辆的边界框信息。
距离估计：基于车辆的边界框信息，估计车辆之间的距离。

3.1 车辆检测

YOLOv5模型在预训练阶段已经学会了识别车辆，我们可以直接使用该模型检测图像中的车辆。首先，我们需要将输入图像转换为YOLOv5所需的尺寸，然后将其送入模型进行推理。模型的输出结果包括车辆的边界框坐标以及置信度得分。

3.2 距离估计

在获得车辆的边界框信息后，我们需要估计车辆之间的距离。这里采用

了一种基于单应性矩阵的方法进行距离估计。单应性矩阵是一个3x3的矩阵，它可以将图像中的一个点映射到另一个平面上的点。通过计算单应性矩阵，我们可以将图像坐标系中的点映射到地面坐标系中，从而得到车辆在地面坐标系中的位置。

在实际操作中，我们首先需要标定摄像头，获取摄像头的内参矩阵和畸变系数。然后，我们需要在地面上选择四个参考点，并测量它们在地面坐标系中的坐标。通过这四个点，我们可以计算出单应性矩阵。

有了单应性矩阵后，我们可以将车辆的边界框底部中心点映射到地面坐标系中，然后计算两辆车在地面坐标系中的距离。具体的计算公式如下：

距离 = sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2)

4. 毕业设计思路

本文的毕业设计主要包括以下几个部分：

数据准备：收集车辆图像数据，并进行数据预处理。
模型训练：使用YOLOv5预训练模型进行车辆检测。
摄像头标定：获取摄像头的内参矩阵和畸变系数。
单应性矩阵计算：选择参考点，计算单应性矩阵。
距离估计：根据单应性矩阵，估计车辆之间的距离。
结果展示：将检测到的车辆边界框和距离信息叠加在原始图像上，并实时展示。

4.1 数据准备

数据准备主要包括收集车辆图像数据和进行数据预处理。

收集车辆图像数据：可以从公开数据集中获取，如KITTI、COCO等，或者自己采集。

数据预处理：将图像数据进行缩放、裁剪等操作，使其符合YOLOv5模型的输入尺寸。

import os
import cv2

def preprocess_image(image_path, target_size):
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.resize(image, target_size)
    return image

4.2 模型训练

使用YOLOv5预训练模型进行车辆检测。首先，需要加载YOLOv5模型，然后将预处理后的图像输入到模型中进行推理。

from yolov5 import YOLOv5

def load_model(model_path):
    model = YOLOv5(model_path)
    return model

def vehicle_detection(model, image):
    result = model.predict(image)
    return result

4.3 摄像头标定

获取摄像头的内参矩阵和畸变系数。可以使用OpenCV的标定工具进行摄像头标定。首先，需要准备棋盘格标定板，并采集多张不同角度的棋盘格图像。

import cv2
import numpy as np

def calibrate_camera(images, board_size, square_size):
    obj_points = []
    img_points = []

    objp = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32)
    objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size

    for image in images:
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)

        if ret:
            obj_points.append(objp)
            img_points.append(corners)

    ret, mtx, dist, _, _ = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
    return mtx, dist

4.4 单应性矩阵计算

选择地面上的四个参考点，并测量它们在地面坐标系中的坐标。通过这四个点，可以计算出单应性矩阵。

def compute_homography(src_points, dst_points):
    src_points = np.float32(src_points)
    dst_points = np.float32(dst_points)
    homography, _ = cv2.findHomography(src_points, dst_points)
    return homography

4.5 距离估计

根据单应性矩阵，估计车辆之间的距离。首先需要将车辆的边界框底部中心点映射到地面坐标系中，然后计算两辆车在地面坐标系中的距离。

def distance_estimation(homography, bbox1, bbox2):
    # 计算车辆底部中心点的坐标
    bottom_center1 = np.array([(bbox1[0] + bbox1[2]) / 2, bbox1[3], 1]).reshape(3, 1)
    bottom_center2 = np.array([(bbox2[0] + bbox2[2]) / 2, bbox2[3], 1]).reshape(3, 1)

    # 将图像坐标映射到地面坐标
    world_center1 = np.dot(homography, bottom_center1)
    world_center1 = world_center1 / world_center1[2]
    world_center2 = np.dot(homography, bottom_center2)
    world_center2 = world_center2 / world_center2[2]

    # 计算地面坐标系中的距离
    distance = np.sqrt((world_center1[0] - world_center2[0])**2 + (world_center1[1] - world_center2[1])**2)
    return distance[0]

4.6 结果展示

将检测到的车辆边界框和距离信息叠加在原始图像上，并实时展示。

def draw_bbox_and_distance(image, bboxes, distances):
    for i, bbox in enumerate(bboxes):
        x1, y1, x2, y2 = bbox
        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(image, f"Distance: {distances[i]:.2f}m", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
    return image

def display_result(image, bboxes, homography):
    distances = []
    for i in range(len(bboxes) - 1):
        distance = distance_estimation(homography, bboxes[i], bboxes[i + 1])
        distances.append(distance)
    
    result_image = draw_bbox_and_distance(image, bboxes, distances)
    cv2.imshow('Result', result_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

5、注意事项

数据质量：确保采集的图像数据具有较高的分辨率和清晰度，避免模糊、过曝、欠曝等问题。此外，尽量确保图像中车辆的遮挡程度较低，以便于模型识别。
摄像头标定：摄像头标定对于车辆距离估计的准确性至关重要。在标定过程中，确保采集到的棋盘格图像具有不同的角度、距离和光照条件，以提高标定结果的鲁棒性。
场景选择：在计算单应性矩阵时，确保选择的地面参考点能够代表实际应用场景，例如，可以选择道路上的交通标线作为参考点。同时，注意避免选取具有明显高度变化的地面区域，以免影响距离估计的准确性。
实时性：在实际应用中，需要考虑到算法的实时性。可以通过优化YOLOv5模型结构、降低输入图像尺寸等方法提高检测速度。此外，可以尝试使用GPU加速计算，以满足实时性要求。
异常处理：在实际应用中，可能会遇到车辆遮挡、图像噪声等异常情况。需要对这些异常情况进行处理，以保证距离估计的鲁棒性。例如，可以使用目标跟踪算法来处理车辆遮挡问题。
系统集成：将车辆距离估计方法集成到实际应用中时，需要考虑到其他相关因素，如传感器的同步、系统的稳定性和可靠性等。在实际部署过程中，可能需要对算法进行一定程度的调整，以适应不同的应用场景和需求。
法规与伦理：在开发和部署车辆距离估计系统时，应遵守相关法律法规，并充分考虑伦理问题。尊重用户隐私，避免在图像中泄露用户的个人信息。此外，要确保系统的安全性，防止被恶意攻击和篡改。

5. 总结

本文提出了一种基于YOLOv5的车辆距离估计方法，并详细介绍了毕业设计思路和相应的Python代码。该方法可以在实时视频流中进行快速、准确的车辆检测和距离估计，为自动驾驶、交通监测和驾驶辅助系统等应用提供了有力支持。在未来的工作中，可以进一步优化单应性矩阵计算方法，以提高距离估计的精度。

YOLOv5车距识别: 基于深度学习的车辆距离估计

文末公众号有源码

1. 引言

2. YOLOv5简介