一种基于深度学习的立体视觉人际安全距离检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的立体视觉人际安全距离检测方法，包括：基于平面棋盘靶标的双目视觉系统标定；利用双目相机采集场景图像；基于标定的相机参数，对采集的图像进行畸变校正和极线校正；将双目校正图像分别输入深度神经网络，进行人员目标检测，输出人员目标边框向量集；将左校正图像中的人员目标中心点作为参考点，在极线约束和边框约束下，在右校正图像中寻找匹配点，估计匹配点与参考点视差，计算参考点对应人员的三维坐标；根据人员三维坐标计算人际距离；通过大屏选框及语音提醒近距人员。本发明的人际距离检测方法自动化程度高、距离检测更准确、匹配计算复杂度低、检测实时性强。