一. 概述
上一篇文章介紹了 ”雙目立體視覺的新穎應用” ，同時也希望邀請更多夥伴一同邁入到新穎的領域之中。
如下圖所示，此文章為 “單目 vs 雙目視覺前車偵測優劣解析”，將以 ADAS 車用安全相關之應用為主軸介紹，說明單目與雙目鏡頭兩者之間的優劣為何 !? 雙目視覺前車偵測的優勢在哪!
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雙目立體視覺技術指南 (前車偵測) - 文章架構示意圖
二. 單目視覺前車偵測概略介紹
現今，主流的 ADAS 產品設計概念仍然以單目視覺為主，其優勢特點為低成本、單純、容易 Debug 等特性。在實際的前車偵測應用中，單目視覺的作法就必須先利用演算法找到物體或物件後, 才能利用逆透視原理找出物體的實際位置。例如下圖所示，從影像中找到 物件(車輛) 後，藉由攝影機視角、架設高度、焦距等光學參數才能計算圖像與真實世界的空間關係，以求出該車輛相對應的距離。
*** 逆透視原理是一種描述圖像與真實世界的空間關係，因篇幅故在此不詳細介紹，可點選連結查看。
逆透視原理與單目前車偵測之示意圖
因此單目視覺方式是非常依賴演算法的辨識能力，若是直接使用機器學習與神經網路的方式，掃描一整張畫面去檢測出相應的車輛位置，是屬較不符合運行效益的做法。這會大幅度降低執行速度，況且在一定的準確度下，定會增加龐大的神經網路層數，對於嵌入式的處理器就是最大的弊端之一，因此降低神經網路的層數勢必為未來趨勢。除外，若選用魚眼鏡頭為主影像的話，容易看不到遠處車輛的細節，導致演算法能力下降，不容易識別到 50 米以上的車輛。
深度學習與神經網路層數關係之示意圖
三. 雙目視覺前車偵測概略介紹
未來主流應該為雙目立體視覺所建構的三維影像世界，其優勢特點比起其他立體視覺算法，架構較為簡單、運行速度更快、實現更加容易等優點。但實際應用於前車偵測中，就是活生生增加一顆鏡頭的成本，這也是最大的弊端之一。而不同於單目視覺的算法，雙目立體視覺必須先由兩張影像進行匹配後，建立出深度資訊。就能用相對輕易的方式找到相對應的物件 (車輛)，如下圖所示。
*** 後續章節將會介紹一系列有關雙目立體視覺之前車偵測的文章，敬請期待 !!
雙目視覺之應用場景示意圖
雙目立體視覺雖多花費一顆鏡頭成本，但卻多一個深度維度可以增加物件偵測相關算法的準確性，以及降低機器學習的複雜度與神經網路層數，達到速度與效益的優化。同理，由於多一顆鏡頭建構新的維度，使得開發除錯的難易度提高，必須對算法與光學知識有一定程度的理解。
因此，這裡彙整了一個表格來幫助各位快速理解單目與雙目視覺的優劣，依表格而言單目視覺的成本、開發除錯難易度皆優於雙目視覺，但對於算法的負擔就比較大，像是對於物件識別的依賴性與機器學習複雜程度是相對高於雙目視覺 ! 順帶一提，對於遠距離物件識別而言，搭配窄角鏡頭與雙目立體視覺算法可以有良好的優勢，將遠處的視差凸顯出來以利於識別車輛。而其他的立體視覺效果有機會能夠比雙目立體視覺好，但就執行效益與成本考量而言，雙目立體視覺的發展與應用將是最為廣泛 !! 後續章節為“視差原理機密大公開”，將帶領各位理解視差的奧妙 !!
單目 v.s 雙目視覺之優劣勢表格
四. 參考文件
[1] 每日頭條網站 - 雙目立體視覺技術的實現
[2] 每日頭條網站 - 雙目立體視覺測量系統應用
[3] 每日頭條網站 - ADAS單目/雙目/三目到底有什麼區別？
如有任何相關 雙目立體視覺(Stereo Vision) 技術問題，歡迎至博文底下留言提問 !!
接下來還會分享更多 雙目立體視覺(Stereo Vision) 的技術文章 !!敬請期待 【Sky Eye 開闊未來】 !!
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