基于可见光与红外汽车夜视系统目标测距的中期报告1.研究背景汽车夜视系统是现代汽车安全性能提升的一个重要方向。其中，目标测距是夜视系统的基础功能之一。传统的目标测距方法主要依靠雷达和激光等技术，但这些方法都存在着成本高、体积大等问题，难以普及应用。随着计算机视觉和图像处理等技术的不断发展，基于可见光与红外图像的目标测距方法逐渐成为研究热点。这种方法可以通过采集可见光和红外图像，利用计算机视觉技术提取特征信息，实现对目标距离的估计。2.研究内容本次研究旨在探究基于可见光与红外图像的汽车夜视系统目标测距方法。具体研究内容包括以下方面：（1）数据集的采集和处理。通过搭建实验平台，采集不同距离下的可见光和红外图像，并加以处理和清洗，以提高后续实验的精度和可靠性。（2）特征提取算法的研究。利用计算机视觉算法，对可见光和红外图像进行特征提取，并结合深度学习等方法，提高目标检测和距离测量的精度。（3）测距模型的建立与评估。基于特征提取的结果，构建可见光-红外图像测距模型，并评估其精度和鲁棒性。3.预期成果本次研究预期获得以下成果：（1）建立可见光-红外汽车夜视系统目标测距模型，实现对不同距离下目标的测距。（2）评估测距模型的精度和鲁棒性，为后续研究提供基础数据和参考。（3）为汽车夜视系统的研发和推广提供一种新的、低成本、高精度的目标测距方法。