Método de Medição de Distância Binocular Remota Baseado no YOLOv5 Melhorado

No processo de uso da visão binocular para medição de distância, a detecção de alvos e a correspondência de imagem são as chaves do processo de medição. Para resolver os problemas de baixa precisão na detecção de alvos e alta margem de erro na medição de distância nos métodos tradicionais de medição binocular, este artigo propõe um algoritmo de medição binocular baseado no YOLOv5 melhorado. Primeiro, a câmera binocular é calibrada pelo método de calibração com tabuleiro de xadrez, e o plano de imagem da visão estéreo binocular é corrigido para a estrutura ideal pelo algoritmo de correção epipolar. Em seguida, o alvo é detectado pelo algoritmo YOLOv5 melhorado. Este método utiliza a estratégia de alocação de rótulos SimOTA para reduzir ainda mais o tempo de treinamento e a complexidade computacional do modelo e introduz L₄₈₎ₔ para resolver o problema da definição pouco clara da razão comprimento-largura no L₂₈₎ₔ original, melhorando ainda mais a velocidade e a precisão da convergência. Além disso, uma perda focal é adicionada para compensar a contribuição desequilibrada de amostras de alta e baixa qualidade no gradiente. Em seguida, usando o algoritmo de correspondência estéreo multiescala melhorado, a velocidade do algoritmo de correspondência em grandes imagens é aprimorada. Após a obtenção dos pares de pontos correspondentes iniciais, o método de ajuste de superfície quadrática é utilizado para obter a disparidade subpixel. O valor de profundidade do ponto central do alvo é obtido pela conversão do sistema de coordenadas de pixel 2-D para o sistema de coordenadas 3-D. Um experimento de medição foi realizado na faixa de 20 a 200 m. O índice de erro absoluto médio (MAE) do resultado da medição do método proposto é de apenas 2,85 m, o que verifica a eficácia do algoritmo melhorado tanto em seus aspectos teóricos quanto experimentais.