单目相机目标测距技术问询：嵌入式端高FPS需求

一、仅针对目标框区域生成深度图的可行性与实现 #

完全可以通过裁剪目标ROI（感兴趣区域）减少深度估计的计算量，具体操作如下：

• 用YOLO完成目标检测后，提取目标边界框坐标，裁剪对应区域（建议额外扩大10-20像素边界，避免丢失目标边缘的深度参考信息）。
• 将裁剪后的ROI调整为深度模型要求的输入尺寸，直接输入模型推理，相比全图推理计算量可降低70%以上，能显著提升FPS。

二、适合Jetson Nano的轻量深度估计模型 #

以下模型兼顾速度与性能，适配嵌入式设备算力：

• MobileDepthNet：专为移动端设计的轻量模型，参数规模小，推理延迟低，支持ROI区域直接输入，经TensorRT量化后，Jetson Nano上可轻松达到15+FPS。
• DPT-Lite：MiDaS的轻量化版本，保留核心深度估计能力，相比原版推理速度提升3-4倍，适合处理局部ROI，量化后在Jetson Nano上能稳定跑10+FPS。
• PydNet：本身就是面向嵌入式的分层深度模型，修改输入为ROI后可进一步压缩计算层级，配合INT8量化，能实现接近20FPS的推理速度。

关键优化技巧 #

用TensorRT对模型进行FP16/INT8量化，Jetson Nano的GPU能充分发挥量化后的加速效果，推理速度可提升2-3倍；同时用OpenCV的cv2.crop完成ROI裁剪，耗时可忽略。

三、高速移动机器人的其他单目测距方案 #

如果纯深度图方案仍无法满足高速场景需求，可尝试以下方案：

• 已知目标尺寸的直接测距：若目标（如苹果）实际物理尺寸固定且已知，利用相机内参（焦距、传感器高度），通过公式直接计算距离：

  距离 = 目标实际高度 * 相机焦距 / 目标像素高度
  

  该方法无需深度模型，仅依赖YOLO框选结果，FPS可达30+，适合高速移动中跟踪固定尺寸目标的场景，但对目标检测框选精度要求较高。
• 单目+IMU融合测距：高速移动时单目纯视觉易受运动模糊影响，结合IMU运动数据，通过简化版视觉里程计（仅提取目标周边特征进行帧间匹配）估计相机姿态变化，再用三角法计算目标距离，平衡精度与速度。
• 深度+光流跟踪的混合方案：第一帧对目标ROI生成深度后，后续帧用光流算法跟踪目标位置，结合IMU或帧间特征匹配得到的相机运动数据更新目标距离，避免每帧跑深度估计，FPS可提升至25+，适合高速移动中持续跟踪目标的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Reza shahriari