基于改进进化神经网络的双目视觉系统标定
本资源摘要信息基于一篇关于基于改进进化神经网络的双目视觉系统标定的论文。该论文提出了一种基于光轴会聚模型的思维进化神经网络标定方法,旨在解决传统三维物标定方法操作繁琐和BP神经网络标定受初始权值和阈值影响的问题。
一、机器视觉技术
机器视觉技术是计算机科学和机器人技术的交叉学科,旨在使机器具备视觉能力,以便更好地感知和理解周围环境。在机器视觉技术中,摄像机标定是获取特定对象位置等信息的重要技术手段。摄像机标定是通过计算及相关实验,建立图像像素坐标与世界坐标间的对应关系。
二、摄像机标定
摄像机标定按照摄像机种类可分为单目标定和双目标定。单目标定是指摄像机标定过程中只使用一台摄像机,而双目标定则使用两台摄像机对目标进行标定。按照标定方法可分为传统摄像机标定法和基于神经网络的摄像机标定法。传统摄像机标定法是通过计算摄像机的内参和外参来实现标定的,而基于神经网络的摄像机标定法是通过训练神经网络来学习摄像机标定的过程。
三、改进进化神经网络
改进进化神经网络是指基于BP神经网络的改进版本。 BP神经网络是一种常用的神经网络模型,但它存在一些缺陷,如易陷入局部最小和初始权值、阈值随机化的问题。为了解决这些问题,研究人员提出了改进进化神经网络的方法,即通过思维进化算法来优化BP神经网络的权值和阈值,以提高标定精度。
四、思维进化算法
思维进化算法是一种基于群体智能的优化算法。该算法通过模拟自然界的进化过程来寻找最优解。思维进化算法具有较强的全局寻优能力,可以有效解决BP神经网络易陷入局部最小的问题。
五、基于光轴会聚模型的思维进化神经网络标定方法
基于光轴会聚模型的思维进化神经网络标定方法是指将思维进化算法与BP神经网络相结合,通过优化BP神经网络的权值和阈值来提高标定精度。该方法可以有效解决传统三维物标定方法操作繁琐和BP神经网络标定受初始权值和阈值影响的问题。
六、实验结果
实验结果表明,基于改进进化神经网络的双目视觉系统标定方法可以获得更好的双目标定精度,相比之下,经典的张正友标定法和BP神经网络方法具有更好的标定精度。
本资源摘要信息基于一篇关于基于改进进化神经网络的双目视觉系统标定的论文,旨在解决传统三维物标定方法操作繁琐和BP神经网络标定受初始权值和阈值影响的问题,该方法可以有效提高标定精度。