面向自动驾驶的单目深度估计系统设计与实现产品系统Vibe Coding

随着自动驾驶和智能交通的发展，车辆需要实时获取道路环境的三维空间信息，为障碍物检测、路径规划和辅助驾驶提供数据支持。传统激光雷达和双目视觉方案成本较高，限制了大规模应用，因此本项目旨在利用单目摄像头实现低成本、高效率的深度估计，提升自动驾驶环境感知能力。项目面向自动驾驶视觉感知场景，围绕单目深度估计模型部署与应用展开，实现图像输入、深度预测、结果可视化及模型推理优化，为自动驾驶感知系统提供实时深度信息，并验证深度学习模型在PC端实时部署的可行性。

项目采用Python开发，实现了面向自动驾驶场景的单目深度估计系统，主要包括模型管理、图像推理、视频推理、实时摄像头推理、结果可视化、性能监控及数据导出等功能模块。系统支持Lite-Mono等多种深度估计模型加载，可完成图片、视频及摄像头画面的深度预测，并实时显示彩色深度图和推理帧率等运行信息。系统支持推理结果批量保存，可导出深度图像及深度数据文件，方便后续分析与应用。针对不同硬件环境，系统同时支持PyTorch模型和TensorRT模型推理，并可自动检测CUDA运行环境，实现GPU加速部署。为保证界面响应速度，系统采用多线程处理推理任务与界面刷新，提高了交互体验，在RTX3060 Laptop GPU环境下实现640×192分辨率端到端推理速度超过190FPS，满足实时视觉感知需求。

本人独立负责项目需求分析、系统设计、模型部署、界面开发、性能优化及测试验证等全部开发工作。项目基于Python开发，采用Tkinter构建桌面GUI，结合OpenCV完成图像与视频处理，使用PyTorch加载深度估计模型，并利用ONNX与TensorRT完成模型转换及推理加速，实现多模型统一部署。为提升系统实时性能，采用多线程机制将模型推理、图像渲染及界面刷新解耦，避免推理阻塞GUI，提高整体响应速度；同时针对CUDA上下文管理、TensorRT推理流程及GPU资源调度进行了优化，实现稳定高效的GPU推理。项目按照模块化思想设计模型管理、推理控制、结果显示及文件保存等功能，提高了代码可维护性和扩展性。开发过程中还编写了模型配置、环境部署及使用说明文档，支持不同环境快速部署，并完成系统功能测试及性能测试，对不同模型在推理速度、资源占用及运行稳定性方面进行了对比分析。项目最终实现了自动驾驶单目深度估计系统的完整开发与部署，具备较好的工程实践价值和扩展能力。