当吊车等施工机械在架设高压电缆线的区域中工作时,由于缺少精确的测量设备,司机对施工机械顶端与高压电缆线之间距离估算可能会出现不准确的预测,从而造成较大的安全隐患。双目视觉作为计算机视觉的一个分支,在识别与测距领域有着较为广泛的应用。双目视觉采用模拟人眼的方式,通过比较左右图像的目标区域,寻找左右图像之间的匹配点,从而获取计算视差并实现对目标的测距。本文提出一种以嵌入式设备为平台,基于目标识别、图像处理、双目立体匹配等算法的高压电缆线测距系统。首先,研究双目相机的针孔成像原理,深入了解目标在摄像机四大坐标系中的坐标变换并计算相机的参数矩阵。对比几种传统双目标定法的特点,从精准度与简易性方面选择了张正友标定法。运用MATLAB工具箱获取双目相机的内部参数矩阵、旋转平移矩阵与畸变系数等,并以获取的上述参数对双目图像进行校正与重映射。其次,实现对目标高压电缆线的识别,能够准确寻找到高压电缆线在相机图像中的位置,本文采用语义分割的方法实现对高压电缆线与其图像背景的分割。使用Img Lab软件制作含有高压电缆线标签的图像数据集,将数据集输入到自主搭建网络模型的输入层中,训练完成后将得到的参数加载到模型中。然后将相机原图片输入到模型中,运行模型,输出的是模型预测后的图像。进一步是对图像进行后续的图像处理,采用滤波的方法去除图像中可能存在的斑点、对检测到的电缆线做形态学操作,得到了较为完整的图像。最终是寻找目标的轮廓,确定高压电缆线在图像中的坐标位置,实现对图像中高压电缆线位置的准确定位。再次,研究了立体匹配的原理以及左右图像的对应匹配点间所遵循的约束条件。分析了局部匹配、全局匹配以及半全局匹配算法的计算原理,根据算法运行的特点与实验结果,最终兼顾运行时间和匹配精度从而选择了SGBM算法。通过SGBM算法完成对目标的三维重建,结合目标在图像中的准确位置,从而获取了目标与相机的准确距离。最后,研究了不同嵌入式主板的性能,选择以树莓派4B作为测距系统的运行载体,在Raspbain中配置系统运行的软硬件环境,并完成对高压电缆线的测距实验。实验测距结果表明,在0.5～2.4m范围内,系统的误差可以控制在7%以内,且能够清晰地识别到目标电缆线,完全能够满足在实际场合的应用标准。