카메라 하나로도 거리를 측정할 수 있다.

3-11 향상된 이미지 분석 기술로 장비의 소형화를 이루었다. 

스테레오 카메라는 사람의 눈처럼 두 개의 이미지를 동시에 처리할 수 있지만, 비용도 비싸고, 카메라 사이의 간격을 확보하기 위해서는 크기를 줄이는데도 한계가 있다. 자동차뿐 아니라, 로봇, 드론 등 다양한 영역에서 활용하기 위해 하나의 카메라로도 거리를 추정하고 영상을 입체로 이해하고자 하는 노력이 계속되고 있다.

 

자동차와 트럭 등 객체를 구분한 후 크기로 거리를 계산하는 방식 - 경북대학교 논문 참조

하나의 카메라로 거리를 알 수 있는 가장 쉬운 방법은 대상의 크기를 알고 있을 때다. 도로상에  있는 사물들을 인식해서 레벨링을 하고 나면, 자동차, 대형승합차, 신호등 같이 이미 대략의 크기를 아는 경우에 원근감을 이용해서 대략적인 거리를 예측할 수 있다. 번호판 같이 규격이 정해져 있는 대상이 기준이 되기도 한다. 

 

같은 카메라에서 일정시간 뒤에 찍은 영상과 비교해서 거리를 계산해 내는 로직을 나타내는 로직. 피사체의 이미지를 찾아야하기 때문에 복잡한 과정을 거친다. - medium.com

길 위에 표시되어 있는 차선이나 수평선의 경우에 소실점이라고 불리는 한 점에 모이는 것처럼 보인다. 소실점에서부터의 상대적 위치를 보면 대략적인 먼 거리도 추측할 수 있다. 또한 별의 원주 시차처럼 일정한 시간 동안 이동하기 전과 후의 영상을 비교해 보면 마치 스테레오 카메라처럼 시차를 이용한 거리 측정도 가능하다.  

인공지능 신경망을 이용한 초점거리 분석 거리 계산법 - Toshiba 웹사이트 참조

최근에는 디지털카메라 기술의 발달로 카메라에서 이미지가 초점에서 벗어났을 때 흐릿하게 나오는 패턴의 차를 이용해서 거리를 측정하기도 한다. 초점 거리를 빠르게 스캔하면서 이미지의 흐려지는 패턴을 분석해서 상대적인 거리를 바로 계산하는 방식이다. 빠른 시간에 이미지 각 픽셀들의 선명한 정도를 표준화하고 판단하는 신경망 인공지능 시스템을 필요로 하지만 영상을 통한 3D 이미지 구현을 바로 할 수 있는 장점이 있다.