來源:CPS中安網
雙眼攝影機是利用仿生學原理，通過標定後的雙攝影機得到同步曝光圖像，然後計算獲取的2維圖像像素點的第三維深度資訊。
雙眼攝影機的監控系統可用於更多場合
為了對不同的環境場合進行監控，提出了一種新的，基於雙眼電腦視覺的自適應辨識算法。該算法首先利用像素點的深度資訊，對場景進行辨識判斷，然後採用統計的方法，為場景建模，並通過時間濾波克服光照漸變，以及通過深度算法特性，克服光照突變。
與單鏡頭攝影機相比，利用該算法實現的影像監控原理系統，可應用於更多場合，並利用深度資訊設置警報級別，來降低誤檢率。
雙眼攝影機能做什麼
1.做距離相關的應用
人眼能夠感知物體的遠近，是由於兩隻眼睛對同一個物體呈現的圖像存在差異，也稱「視差」。物體距離越遠，視差越小；反之，視差越大。視差的大小對應著物體與眼睛之間距離的遠近，這也是3D電影能夠使人有立體層次感知的原因。
圖中的人和椰子樹，人在前，椰子樹在後，最下方是雙眼相機中的成像。可以看出右側成像中人在樹的左側，左側成像中人在樹的右側，這是因為雙眼的角度不一樣。再通過對比兩幅圖像，就可以知道人眼觀察樹的時候視差小。
而觀察人時視差大，因為樹的距離遠，人的距離近。這就是雙眼三角測距的原理。雙眼系統對目標物體距離感知，是一種絕對的測量，而非估算。
2.雙眼攝影機可以做光學變焦
若兩個攝影機的FOV不一樣，一個大FOV，一個小FOV，再通過算法實現兩個光學鏡頭之間的效果，就可以輕鬆做到光學變焦。
若不用雙眼攝影機，放大圖片後，文字不清楚
若使用雙眼攝影機，放大圖片後，文字依然清楚
此圖就是融合了廣角的圖和長焦的圖，通過算法算出了中間態度照片，讓細節不失真。
雙眼攝影機的原理
人眼是很容易對一個物體的距離進行定位，但當人閉上其中一個眼睛後，定位能力就會下降很多。雙眼攝影機就是模擬人眼的應用。
簡單的說，測距離的話，就是通過算法算出，被拍攝物體與左/右攝影機的角度θ1和θ2，再加上固定的y值（即兩個攝影機的中心距），就非常容易算出z值（即物體到攝影機的距離）。
不過這也很容易推算，若兩個攝影機中心距過小的話，可計算的物體距離就會很近。若想算出很遠距離，就必須讓左右攝影機的距離拉遠
雙目檢測的方式就是通過對兩幅圖像視差的計算，直接對前方景物（圖像所拍攝到的範圍）進行距離測量，而無需判斷前方出現的是什麼類型的障礙物。所以對於任何類型的障礙物，都能根據距離訊息的變化，進行必要的預警或制動。
雙目系統成本比單目系統要高，但尚處於可接受範圍內；二是沒有辨識率的限制，因為從原理上無需先進行辨識再進行測算，而是對所有障礙物直接進行測量；三是精度比單目高，直接利用視差計算距離；四是無需維護樣本數據庫，因為對於雙目沒有樣本的概念。
雙眼攝影機的難點
雙目系統的一個難點在於計算量非常大，對計算單元的性能要求非常高，這使得雙目系統的產品化、小型化的難度較大。所以在晶片或FPGA上，解決雙眼的計算問題難度比較大。
國際上使用雙眼的研究機構或廠商，絕大多數是使用伺服器來進行圖像處理與計算的；也有部分將算法進行簡化後，使用FPGA進行處理。
其次，雙眼攝影機對ISP的性能比較高。雙眼攝影機的算法，不得不提到ISP，ISP主要作用是對前端圖像傳感器輸出的信號做後期處理，主要功能有線性糾正、噪聲去除、壞點去除、內插、白平衡、自動曝光控制等，依賴於ISP才能在不同的光學條件下，都能較好的還原現場細節，ISP技術在很大程度上決定了攝影機成像品質。
好的拍照算法就需要搭配好的ISP，ISP和算法相輔相成，缺一不可。而雙眼攝影機對ISP性能要求更多。為了使的左右攝影機的訊號能夠同時被處理，單一的ISP已經無法滿足雙眼攝影機的需求。這就需要雙路ISP實現此功能。
以暗光增強為例，彩色/黑白圖像分別進入各自的ISP通道和校準通道，然後將兩副圖片做匹配（如將兩幅圖片相同的部分提取出來，去除只有一個攝影機拍到的部分），然後通過遮擋，檢測，補償等算法處理相關的圖片。最後將兩幅圖片融合起來，實現顏色的增強。
隨著雙眼攝影機算法的演進，載有雙眼攝影機的影像監控系統也將發揮更大的作用，運用到更多的場景中。
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