直接估计深度图不属于这个议题，主要是通过mobileye的论文管中窥豹，相信离实际工程应用还有很远。       以前提过单目测距的问题，的障碍物2-D框加上摄像头的姿态和路面假设。以下根据公开发布的论文讨论具体的： 注：深度学习直接估计深度图不属于这个议题。   1、Vision-basedC with a Single Camera: Bounds on Range and Range Ra

  本车A，前方车B和C，摄像头P焦距f，高度H，与障碍物B/C距离Z1/Z2，B/C检测框着地点在图像的投影是y1/y2。那么y=fH/Z，所以Z=fH/y。下面是三个不同距离的估计结果：

  还是基于消失点原理，加上水平线，可得到道路场景几何关系。       消失点和pitch angle的关系：

  4、Robust Range Estimation with a Monocular Camera for Vision-Based Forward Collision Warning System

  ，Hc为摄像头高度，Yb是车辆框底部的垂直位置。然后可以计算出车辆距离：

  5、Robust Vehicle Detection and Distance Estimation Under Challenging Lighting Conditions

  计算特征点运动，由此得到自身摄像头运动，从其平移向量推出pitch angle。

  这里主要是通过简单的几何关系，直接估算检测的路上车辆距离并给出可能的撞击时间。现在深度学习越来越强大，理论上得到车检测边框的同时，也可以回归车的距离。

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  本车A，前方车B和C，摄像头P焦距f，高度H，与障碍物B/C距离Z1/Z2，B/C

  框着地点在图像的投影是y1/y2。那么y=fH/Z，所以Z=fH/y。下面是三个不同距离的估计结果：

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