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
• 二、功能
• 三、系统
• 四. 总结

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。