奥行き推定とは、2次元の画像や映像から各被写体までの距離や立体構造をAIやアルゴリズムを用いて計算・推定する技術です。単一の画像から距離を予測する単眼奥行き推定や、複数のカメラ画像を用いるステレオ視などがあり、自動運転、AR、ロボティクスなどの多様な分野で不可欠な技術として注目されています。
奥行き推定とは
奥行き推定とは、平面的（2次元）な画像や映像データから、カメラから対象物までの距離や立体情報を算出するコンピュータービジョンの技術です。
詳しく解説
従来の奥行き測定にはLiDARや赤外線センサーなどの専用ハードウェアが用いられていましたが、コストや設置場所の制限がありました。これに対し、ディープラーニングを用いた画像解析技術の発展により、1枚のカラー画像のみから高精度に距離を算出する単眼奥行き推定が可能になりました。モデルは事前に膨大な画像データと正確な距離データを学習することで、物体のサイズ、陰影、遠近感などの視覚的特徴から距離を捉えます。この技術は空間認識能力を高める上で非常に重要な役割を果たしています。
具体例・使われ方
自動運転車両において障害物との距離をリアルタイムで把握するシステムや、スマートフォンのカメラによる背景ぼかし処理で利用されます。また、拡張現実（AR）アプリで空間内に3Dオブジェクトを正しく配置する際や、産業用ロボットが物体を掴む動作の制御にも活用されています。
似た用語との違い
物体の境界や種類を画素単位で分類するセマンティックセグメンテーションとは異なり、奥行き推定は各画素が表す距離情報を数値として出力する点に違いがあります。また、3Dモデルそのものを構築する3D復元とは異なり、各画素の位置における奥行き値（デプスマップ）の生成に特化しています。
注意点
照明条件が著しく悪い場所、鏡やガラスのような透過・反射面、テクスチャのない無地の壁などでは推定精度が大幅に低下する可能性があります。また、単眼画像からの推定では絶対的な距離を誤認識するケースがあるため、安全性が重視される用途ではセンサーとの併用が推奨されます。