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摘要：本发明涉及目标检测技术领域，具体为一种用于导盲眼镜的双目目标检测方法和系统，包括以下步骤：基于双目摄像头捕获的图像，通过角度差异数据，识别每个物体的空间位置，并通过像素点间亮度和色差分析景深，生成原始视差数据。本发明，利用双目摄像头捕获的图像结合角度差异数据，有效地识别物体的空间位置，提高了复杂环境中目标检测的准确度。并对景深信息进行层次分析并重构三维结构，使得每个像素点的深度值得到精细化管理，为视障用户提供了更为丰富和准确的空间感知。进一步地，通过将景深信息进行距离分类并分配相应的声音和振动强度，创造了多层感知信号，使得用户可以通过多感官方式接收环境信息。

主权项：1.一种用于导盲眼镜的双目目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，基于双目摄像头捕获的图像，通过角度差异数据，识别每个物体的空间位置，并通过像素点间亮度和色差分析景深，生成原始视差数据；S2，通过所述原始视差数据，对景深信息进行层次分析，重构每个物体的三维结构，细化每个像素点的深度值，得到三维全景地图；S3，基于所述三维全景地图，将景深信息按距离分类，每一类代表一个深度层次，为每个深度层次分配声音和振动强度，创建多层感知信号；S4，从所述三维全景地图提取边缘数据，识别图像边缘拉伸和压缩现象，记录畸变特性，分析摄像头引起的影响，生成畸变特征分析结果；S5，基于所述畸变特征分析结果，调整图像纠正控制参数，实时修改图像捕捉的畸变效应，得到优化后的场景图像；S6，利用所述优化后的场景图像和多层感知信号，监测和分析移动目标的速度与方向，预测其未来的移动轨迹，构建动态目标预测路径；基于三维全景地图，将景深信息按距离分类，每一类代表一个深度层次，为每个深度层次分配声音和振动强度，创建多层感知信号的具体步骤如下：S301：基于三维全景地图，通过区分行人和障碍物的距离信息，按照从近到远的顺序对行人和障碍物进行分类，每个分类代表场景中一定距离范围的行人或障碍物，生成距离分类索引的具体流程为：首先从三维全景地图中提取每个对象的空间坐标，并计算其相对于观察点的距离；计算距离的公式为，其中是对象的空间坐标，是观察点的坐标，是从观察点到对象的欧几里得距离；根据这些距离，通过一个分段函数进行分类处理，确定每个对象属于的距离类别；分类的依据是固定的距离区间，此分类数据被存储在距离分类索引中，为后续步骤提供必要的输入数据；S302：从距离分类索引中，基于行人和障碍物的相对距离，为每个距离类别配备多种频率的声音和多种强度的振动，建立距离感知信号模型的具体流程为；根据距离分类索引，分配不同的感知信号，近距离对象配备高频声音和高强度振动，中距离对象配备中频声音和中强度振动，远距离对象则使用低频声音和低强度振动，这种配置是根据距离递减原理，确保用户能根据声音频率和振动强度的变化，直观地感知对象的距离，每种声音和振动的具体频率和强度值通过实验确定，以保证足够的区分度和用户的舒适感；公式化地表达为和，其中和分别代表声音频率和振动强度，和是声音频率的基准值和振动强度的基准值，和是距离的调整系数，是对象与观察点的距离；S303：结合距离感知信号模型，调整并同步每个分类的声音频率和振动强度，辨别行人和障碍物的距离，生成多层感知信号的具体流程为；通过同步声音和振动信号的输出，以避免用户感知上的混淆；采用一种同步控制算法，确保当多个对象存在时，用户能同时接收到每个对象的信号而不会发生重叠或错位；声音和振动的输出通过一个统一的控制系统进行管理，该系统调整信号的时序和强度，确保信号的清晰度和准确度，从而提高导航辅助系统的整体性能和可靠性；同步控制算法可以表达为，其中是最终输出的信号，是第个对象发出的信号，是时间调整参数，用以确保各信号的适当同步，防止信号交叉和混淆；从所述三维全景地图提取边缘数据，识别图像边缘拉伸和压缩现象，记录畸变特性，分析摄像头引起的影响，生成畸变特征分析结果的具体步骤如下：S401：基于所述三维全景地图，分析图像的边缘部分，使用基于棋盘格标定的畸变校正算法识别行人和障碍物的拉伸和压缩，获得图像边缘畸变数据；S402：分析所述图像边缘畸变数据，记录每种畸变类型，包括径向和切向畸变对图像的影响，生成畸变特性数据集；S403：识别所述畸变特性数据集中每种畸变的影响范围和强度，确定摄像头光学畸变特征，生成畸变特征分析结果；所述畸变校正算法按照公式： 识别行人和障碍物的拉伸和压缩，获得图像边缘畸变数据；其中，和为校正后的图像坐标中的点，和为原始图像坐标中的点，和为原始的径向畸变系数，用于描述图像中点到中心的径向距离对畸变的基本影响，为点到图像中心的径向距离，为视差数据，表示图像中对象之间的深度差异，为景深感知度，指示了图像中每个对象的空间定位准确性，为对象相对速度，为对象大小，指图像中目标物体占据的像素面积，、、和是权重系数，分别调节视差、景深、速度和大小对畸变校正的影响。

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