【全网独家】使用yoloPose进行单目行人距离估计
【摘要】 单目行人距离估计 介绍单目视觉行人距离估计是计算机视觉中的一个重要课题,广泛应用于自动驾驶、机器人导航和智能监控等领域。YOLOPose是一种基于YOLO模型的姿态估计方法,可以用于单目图像中行人的距离估计。 应用使用场景自动驾驶:识别和估计前方行人的距离,以便采取相应的安全措施。智能监控:在拥挤的人群中识别个体,并估算其位置以防止踩踏事件。机器人导航:帮助机器人避开行人并安全导航。好的,...
单目行人距离估计
介绍
单目视觉行人距离估计是计算机视觉中的一个重要课题,广泛应用于自动驾驶、机器人导航和智能监控等领域。YOLOPose是一种基于YOLO模型的姿态估计方法,可以用于单目图像中行人的距离估计。
应用使用场景
- 自动驾驶:识别和估计前方行人的距离,以便采取相应的安全措施。
- 智能监控:在拥挤的人群中识别个体,并估算其位置以防止踩踏事件。
- 机器人导航:帮助机器人避开行人并安全导航。
好的,以下是针对自动驾驶、智能监控和机器人导航的示例代码实现。这里假设使用的编程语言是Python,并利用OpenCV和深度学习模型进行行人检测和距离估算。
自动驾驶:识别和估计前方行人的距离
首先,我们需要一个预训练的行人检测模型,可以使用YOLO或SSD等。在此示例中,我们使用YOLO。
import cv2
import numpy as np
# 加载 YOLO 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 读取摄像头视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)
def get_distance(box_height):
# 假设有已知的公式或标定数据来计算距离
# 示例公式:距离 = 焦距 * 实际高度 / 像素高度
focal_length = 700 # 假设值
real_height = 1.7 # 平均行人高度 (米)
distance = (focal_length * real_height) / box_height
return distance
while True:
_, frame = cap.read()
height, width, _ = frame.shape
# 构建输入 blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# 分析输出结果
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5 and class_id == 0: # Class ID 0 是 'person'
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = center_x - w // 2
y = center_y - h // 2
distance = get_distance(h)
# 显示检测框和距离
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f"Dist: {distance:.2f}m", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Frame", frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key == 27: # 按 ESC 退出
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
智能监控:在拥挤的人群中识别个体,并估算其位置
这个示例也是基于YOLO进行行人检测,但着重在识别个体并估算其位置。
import cv2
import numpy as np
# 同样加载 YOLO 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 读取摄像头视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
_, frame = cap.read()
height, width, _ = frame.shape
# 构建输入 blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# 分析输出结果
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5 and class_id == 0: # Class ID 0 是 'person'
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = center_x - w // 2
y = center_y - h // 2
# 显示检测框和人员位置
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f"ID: {center_x},{center_y}", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Frame", frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key == 27: # 按 ESC 退出
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
机器人导航:帮助机器人避开行人并安全导航
这个示例同样使用YOLO进行行人检测,并计算与行人的相对位置以避开行人。
import cv2
import numpy as np
# 同样加载 YOLO 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 读取摄像头视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)
def navigate_robot(distance, angle):
# 根据距离和角度来控制机器人导航
# 示例函数,可根据具体机器人 API 进行修改
print(f"Distance: {distance}, Angle: {angle}")
if distance < 1.0:
print("Obstacle too close! Stopping or rerouting...")
while True:
_, frame = cap.read()
height, width, _ = frame.shape
# 构建输入 blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# 分析输出结果
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5 and class_id == 0: # Class ID 0 是 'person'
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = center_x - w // 2
y = center_y - h // 2
distance = get_distance(h)
angle = np.arctan2(center_y - height // 2, center_x - width // 2)
# 导航机器人
navigate_robot(distance, angle)
# 显示检测框和距离
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f"{distance:.2f}m", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Frame", frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key == 27: # 按 ESC 退出
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上代码仅为简单示例并未包括所有可能的优化和异常处理。
原理解释
YOLOPose通过结合目标检测和姿态估计来实现对行人关键点的检测。然后,通过几何关系和已知的身体部分长度(如头部到脚的距离)来进行距离估计。
算法原理流程图
算法原理解释
- 目标检测:使用YOLO模型在图像中检测行人。
- 关键点检测:对检测到的行人进行关键点检测,标出例如头、肩膀、膝盖等关键点。
- 距离估计:根据已知的人体尺度和关键点之间的几何关系,推算出行人与摄像头之间的距离。
实际应用代码示例
下面是一个利用YOLOPose进行单目行人距离估计的Python代码示例:
环境配置
首先需要安装相关依赖:
pip install torch torchvision opencv-python
模型加载与推理
import cv2
import torch
from yolov5 import YOLOv5
from yolo_pose import PoseEstimator
# 加载YOLOv5模型
yolov5_model = YOLOv5(weights='yolov5s.pt', device='cuda')
# 加载姿态估计模型
pose_estimator = PoseEstimator(weights='pose_model.pth', device='cuda')
def estimate_distance(image):
# 检测行人
detections = yolov5_model.detect(image)
distances = []
for detection in detections:
if detection['class'] == 'person':
# 姿态估计
keypoints = pose_estimator.estimate(image, detection['bbox'])
# 距离估计 (假设已知头到脚的真实世界距离为1.7米)
head = keypoints['head']
foot = keypoints['foot']
pixel_distance = ((head[0] - foot[0]) ** 2 + (head[1] - foot[1]) ** 2) ** 0.5
distance = 1.7 / pixel_distance # 简化的比例估算
distances.append(distance)
return distances
# 读取测试图像
image = cv2.imread('test_image.jpg')
distances = estimate_distance(image)
for i, distance in enumerate(distances):
print(f"Person {i+1}: {distance} meters")
测试代码
对于上述代码,您可以使用以下测试步骤:
- 确保有一张包含行人的测试图片
test_image.jpg
。 - 运行代码并观察输出的估算距离。
部署场景
- 将模型部署到服务器,通过API提供距离估计服务。
- 部署在边缘设备,如车载计算机,实时处理图像数据进行距离估计。
材料链接
总结
YOLOPose提供了一种高效的单目行人距离估计方法,通过结合目标检测和姿态估计技术,在各种应用场景中都有着广泛的应用前景。
未来展望
未来的发展方向包括提升算法的精度与速度,减少计算资源需求,以及探索更多适用的应用场景,如增强现实和虚拟现实中的距离感知。
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