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申请/专利权人：南京挥戈智能科技有限公司

摘要：本发明公开了基于SwinTransformer和ZED摄像头的多目标检测和测距方法，该方法包括以下步骤：S1、采用预设的训练超参数对SwinTransformer目标检测器进行训练，得到SwinTransformer目标检测模型；S2、利用SwinTransformer目标检测模型和ZED摄像头实现多目标的实时检测及测距。有益效果：本发明融合SwinTransformer目标检测和ZED双目测距，有效地解决了终端设备实时实现多目标检测和多目标测距的难点，相比于传统的检测和测距方法，该方法能对目标进行快速、智能化检测与提取，并计算目标距离，适用于小车避障、无人机跟踪等工业场景。

主权项：1.基于SwinTransformer和ZED摄像头的多目标检测和测距方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、采用预设的训练超参数对SwinTransformer目标检测器进行训练，得到SwinTransformer目标检测模型；S2、利用SwinTransformer目标检测模型和ZED摄像头实现多目标的实时检测及测距；所述S2中利用SwinTransformer目标检测模型和ZED摄像头实现多目标的实时检测及测距包括以下步骤：S21、初始化：对摄像头参数及SwinTransformer目标检测模型进行初始化处理；S22、读取标志位判断是否退出程序：读取键盘状态并判断是否退出程序；S23、读取图像：利用ZED双目摄像头读取左摄像头彩色图像，送入SwinTransformer目标检测模型，并判断是否成功读取图像，若是则执行S24，若否则返回S22；S24、目标检测：利用SwinTransformer目标检测模型读取新的图像，预测得到图像中的目标的外接框、置信度以及类别置信度信息；S25、目标测距：根据SwinTransformer目标检测模型预测结果和ZED摄像头深度图，计算每个目标的距离实现多目标测距；S26、显示：在原图上画出目标检测到的多目标的外接框、目标类别以及置信度，并且标记计算得到的目标距离；所述S25中根据SwinTransformer目标检测模型预测结果和ZED摄像头深度图，计算每个目标的距离实现多目标测距包括以下步骤：S251、根据SwinTransformer目标检测模型预测目标框，获得目标的类别、目标框的左上角坐标以及目标长宽x,y,w,h；S252、利用ZED摄像头获得每个像素点距离的深度图像Dst；S253、获取目标框左上角、右上角、左下角、右下角以及中心点的邻域3x3的深度值；S254、对目标框左上角、右上角、左下角、右下角以及中心点深度像素进行中值滤波；其中，滤波公式为ddstx，y＝med{Dstx+k，y+l，k，l∈[-1，1]}，式中ddst代表中值滤波计算结果，Dst代表深度图，med意味在集合中取中间值，x和y代表横纵坐标，k和l为横纵坐标上的遍历值，在区间[-1,1]之间；S255、取目标框中心点滤波后的深度值作为目标的距离，实现多目标测距；其中，深度值的公式为ddstx+w2，y+h2，式中，ddst代表中值滤波计算结果，x和y代表横纵坐标，w和h为预测框的宽和高。

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