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【全网独家】使用yoloPose进行单目行人距离估计

先峰老师 2024-09-09 阅读 14
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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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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, fDist: {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, fID: {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(fDistance: {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

graph TD;
    A[输入图像] --> B[YOLO目标检测]
    B --> C[行人关键点检测]
    C --> D[估算行人人体关键点位置]
    D --> E[基于关键点位置推测距离]

算法原理解释

  1. 目标检测：使用YOLO模型在图像中检测行人。
  2. 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。
  3. 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(fPerson {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：

  1. 确保有一张包含行人的测试图片 test_image.jpg。
  2. 运行代码并观察输出的估算距离。

部署场景

  1. 将模型部署到服务器，通过API提供距离估计服务。
  2. 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

  • YOLOv5 官方文档
  • OpenCV 官方文档
  • PyTorch 官方文档

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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