单目视觉测距是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在利用单个摄像头获取的图像信息估计场景中物体的距离。与双目或多目视觉系统相比，单目视觉系统具有硬件成本低、结构简单、易于部署等优势，但也面临缺乏深度信息的固有挑战。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的单目视觉测距方法取得了显著进展。这类方法通常通过端到端的学习方式，直接从单张图像预测深度信息或距离值，避免了传统方法中复杂的特征匹配和几何建模过程。当前研究主要聚焦于网络架构设计、损失函数优化、多任务学习以及与其他传感器的融合等方面。然而，该方法仍存在精度受限、泛化能力不足等问题，特别是在复杂场景下的鲁棒性仍需进一步提高。未来研究可探索更高效的网络结构、引入先验知识约束、结合时序信息等方向，以推动单目视觉测距技术在实际应用中的落地。
