图象距离检测是指通过各种技术手段来测量和确定图像中物体之间的距离或空间关系。
单目视觉测距：利用单个相机获取图像，通过物体在图像中的大小、位置等信息估算距离。
双目视觉测距：使用两个相机同时拍摄同一物体，通过计算视差来确定距离。
结构光测距：向物体投射特定的结构光图案，根据反射光的变形来计算距离。
激光测距：利用激光束照射物体，通过测量激光返回的时间来计算距离。
飞行时间（TOF）测距：通过测量光脉冲从发射到接收的时间来确定距离。
立体匹配算法：在双目或多目视觉系统中，匹配图像中的特征点来计算距离。
深度传感器：如 Kinect 等设备，直接获取物体的深度信息。
基于模型的测距：利用已知物体的模型和图像中的特征来估算距离。
图像识别与跟踪：识别和跟踪图像中的特定物体，从而确定它们的位置和距离。
立体视觉重建：从多个角度拍摄物体，构建三维模型并计算距离。
焦距与物距计算：根据相机的焦距和物体在图像中的大小来估算距离。
场景理解与分析：结合图像的语义信息和空间关系来推断物体之间的距离。
实时测距：在实时场景中快速准确地测量物体之间的距离。
远距离测距：适用于测量较远物体之间的距离。
高精度测距：要求精确测量物体之间的距离。
多目标测距：同时测量多个物体之间的距离。
动态测距：测量运动物体之间的实时距离变化。
环境适应性：在不同光照、天气等条件下进行测距。
误差分析与校正：评估和减少测距过程中的误差。
数据融合：结合多种测距方法或传感器的数据，提高测量的准确性。
应用场景：如自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域。
性能评估指标：包括精度、分辨率、响应时间等。
系统集成：将测距技术与其他系统进行集成，实现更复杂的功能。
算法优化：提高测距算法的效率和准确性。
深度学习应用：利用深度学习技术进行图像距离检测。
实时定位与建图（SLAM）：结合测距和其他传感器信息，构建环境地图并实现自身定位。
视觉里程计：通过分析图像序列来估计相机的运动和位置。
目标检测与测距结合：同时检测物体并测量它们之间的距离。
基于深度学习的立体匹配：利用深度学习模型进行立体图像的匹配和距离计算。
多传感器融合测距：结合多种传感器的数据，如激光雷达、毫米波雷达等，提高测距的可靠性和准确性。
