深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统

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文章目录

一项目简介

双目测距系统利用两个相机的图像来计算目标到相机的距离。通过对左右相机图像进行立体匹配,可以获得目标的三维坐标信息。深度学习在双目测距中的应用,例如使用卷积神经网络(CNN)进行立体匹配,提高了测距的准确性和稳定性。

二、功能

环境:Python3.8.5、torch1.8.1、OpenCV4.5、Pycharm

简介:深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统(UI界面),可实现图片,视频,摄像头的检测和测距

三、系统

四. 总结

基于YoloV5的目标检测和双目测距系统的结合,使得在复杂场景中实现目标检测和距离测量变得更加可行。这个系统在自动驾驶、智能监控和机器人领域等方面有着广泛的应用前景,为实现更智能、更安全的系统提供了强有力的支持。

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