YOLOv5单目测距电力线
时间: 2025-02-09 18:07:48 浏览: 39
### 使用YOLOv5通过单目摄像头对电力线进行距离测量
#### 方法概述
为了实现基于YOLOv5的单目摄像头电力线测距功能,主要分为两个部分:目标检测和距离估计。YOLOv5用于识别并定位图像中的电力线位置,而距离估计则依赖于已知物体尺寸以及相机参数。
#### YOLOv5模型训练与部署
首先,在YOLOv5框架下准备数据集,该数据集中应包含大量带有标注框的电力线图片。这些图片需覆盖不同环境条件下的场景以提高泛化能力[^1]。
```bash
# 下载预训练权重文件
!wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt
# 开始训练过程
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights yolov5s.pt
```
完成模型训练之后,可以将其应用于实际环境中捕捉到的新图像上执行推理操作:
```python
import torch
from PIL import Image
import cv2
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')
results = model(Image.open('test.jpg'))
print(results.pandas().xyxy[0])
```
#### 距离计算原理
对于单目视觉系统而言,无法直接获取三维空间坐标信息;然而如果知道被观测对象的实际宽度W(例如电线直径),那么可以根据成像几何关系来估算其至摄像机的距离D:
\[ D=\frac{f \times W}{w} \]
其中\( f \)代表焦距,单位通常为像素数;\( w \)表示所拍摄照片中对应实体投影后的长度(即边界框宽),同样以像素计。
需要注意的是上述公式假设镜头光轴垂直指向待测物表面中心点,并且两者之间不存在倾斜角度偏差。因此在具体应用时还需考虑更多因素的影响,比如透视畸变校正等.
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