如何用深度学习提升单目视觉测距的精度？

单目视觉测距,顾名思义，是仅利用单个摄像头获取的二维图像来推断场景中物体的三维深度信息，这一技术因其硬件成本低、结构简单而备受青睐，但其本质是一个病态问题，从二维投影到三维空间存在无限多种可能性，导致传统方法难以精确恢复真实的物理尺度，深度学习技术的兴起，为解决这一难题带来了革命性的突破，它通过强大的非线性拟合能力，从海量数据中学习图像像素与深度之间的隐式映射关系。

深度学习的核心范式

基于深度学习的单目视觉测距方法主要分为两大类：监督学习与自监督学习。

监督学习方法是早期研究的重点，该方法依赖于大规模带有真实深度标签的数据集，如由激光雷达扫描或立体相机生成的深度图，网络模型（如卷积神经网络CNN）通过学习输入图像与对应深度图之间的映射，实现对任意新图像的深度预测，这种方法的精度上限高，但其严重受限于昂贵且难以获取的真实深度数据，且模型的泛化能力会受到训练数据领域的影响。

自监督学习方法则巧妙地绕开了对真实深度的依赖，该方法利用连续视频帧之间的几何约束作为监督信号，其核心思想是：如果对一个序列中的第一帧图像预测的深度图和相机位姿是准确的，那么通过这些信息将第二帧图像“投影”回第一帧时，生成的图像应该与实际的第一帧图像高度相似，通过最小化重投影误差，网络可以同时学习深度信息和相机运动，并隐式地解决了尺度模糊性问题，因为自重投影过程本身就蕴含了物理尺度的约束，这种范式极大地扩展了数据来源，使其更具实用价值。

关键网络架构与演进

深度学习模型的设计是决定测距精度的关键,早期的模型多采用经典的编解码器结构，编码器通过卷积层逐步提取图像的多尺度特征，解码器则通过上采样或反卷积将这些特征逐步恢复为与原图等大的密集深度图。

近年来,为了更好地捕捉全局依赖关系和上下文信息，Transformer架构也被引入到视觉测距任务中，其自注意力机制能够建模图像中任意两个像素之间的长距离关系，对于处理大尺度场景和弱纹理区域有显著优势，将CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局建模能力相结合的混合架构，也成为了当前研究的热点。

下表简要对比了主流网络架构的特点：

应用前景与现存挑战

深度学习单目视觉测距技术已在众多领域展现出巨大的应用潜力,在自动驾驶中，它可作为低成本的环境感知方案，用于障碍物检测和路径规划；在机器人导航与无人机避障中，它为设备提供了关键的深度感知能力；在增强现实（AR）领域，它使得虚拟物体能更真实地融入现实环境。

该技术仍面临一些挑战。动态物体的运动违背了静态场景的几何假设，会导致深度估计失真；弱纹理或无纹理区域（如白墙、天空）难以提供足够的特征进行深度推理；光照变化和恶劣天气也会显著影响模型的鲁棒性，如何在保证高精度的同时实现实时性，也是落地应用中需要权衡的关键问题。

相关问答（FAQs）

Q1: 为什么传统单目测距难以确定真实距离？深度学习是如何解决这个问题的？

A1: 传统单目测距的困难源于“尺度歧义”，从数学上看，一个远处的小物体和一个近处的大物体，在成像平面上可能形成完全相同的投影，仅凭一张二维图像无法区分这两种情况，深度学习，特别是自监督学习方法，通过利用连续视频帧之间的几何一致性来解决这个问题，模型在学习预测深度图的同时，也学习相机的运动，如果预测的深度（带尺度）和相机运动是正确的，那么将一帧图像“变形”到另一帧的重投影误差就会很小，这个过程迫使网络学习到带有物理尺度的真实深度，而非相对深度。

Q2: 双目、激光雷达和基于深度学习的单目测距，在实际应用中该如何选择？

A2: 这三者各有优劣，选择取决于具体应用的需求和成本预算：

• 激光雷达：精度最高，能直接生成精确的3D点云，不受光照影响，但成本极其昂贵，体积较大，且在雨雪雾等天气下性能会下降，适用于高精度地图测绘、高端自动驾驶等对精度要求极致的场景。
• 双目视觉：通过视差原理测距，能恢复较为准确的绝对尺度，成本适中，但计算量较大，且对基线距离和相机标定精度要求高，在弱纹理区域匹配困难。
• 深度学习单目视觉：硬件成本最低，仅需一个摄像头，部署简单，但其精度受模型和数据限制，尤其在动态、弱纹理场景下可靠性不如前两者，适合作为低成本方案的补充，或对精度要求不高的应用，如消费级无人机、AR应用、部分ADAS功能等，在实际系统中，也常将单目视觉与其他传感器（如毫米波雷达）进行融合，以平衡成本、精度和可靠性。