便利店防盗摄像头的图像深度估计与立体视觉原理 立体视觉的基础原理源于人类双眼视差。当左右眼观察同一物体时，由于视角差异会在视网膜上形成微小位移，大脑通过解析该位移量计算出物体的距离。防盗摄像头模拟此机制，通过双镜头以固定基线距离同步采集图像，建立对应像素点的视差图。 视差与深度的数学关系由三角测量原理决定。设基线距离为B，焦距为f，对应像素点的水平位移为d，则目标深度Z=B×f/d。该系统需完成四个关键步骤：首先进行镜头畸变校正，通过布朗-康拉迪模型将原始图像映射到理想成像平面；接着执行立体校正，采用Bouguet算法使左右图像行对齐，将搜索范围约束至水平方向；然后进行立体匹配，结合Census变换与半全局匹配算法，在保证实时性的同时提升遮挡区域的处理精度；最后通过亚像素插值优化视差图，将深度分辨率提升至0.1像素级别。 在实际安防场景中，该系统可精准识别货架商品的取放动作。当顾客伸手拿取商品时，通过连续帧的深度变化可判断是正常选购还是隐蔽夹带。对于重叠陈列的商品，能准确分离前后景物体，避免将后方商品误判为被盗。夜间配合主动式红外结构光投射，通过解析光斑形变仍可维持毫米级深度精度。 深度估计的误差主要来自三个维度：基线距离决定最大有效测距范围，长基线适合走廊监控但会增大近处盲区；匹配窗口尺寸需权衡噪声抑制与边缘保持能力，通常采用自适应窗口算法；光照突变会导致匹配代价函数失效，此时需启用基于相位偏移的鲁棒匹配模式。当前前沿技术正探索多目立体架构，通过引入顶置摄像头构成立体视觉网络，彻底消除货架底部的监测死区。