项目设计：YOLOv5目标检测+机构光相机（intel d455和d435i）测距

本文主要是介绍项目设计：YOLOv5目标检测+机构光相机（intel d455和d435i）测距，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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YOLOv4，YOLOv5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-timeout=5000 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Udacity，11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

 

这篇关于项目设计：YOLOv5目标检测+机构光相机（intel d455和d435i）测距的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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