科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对传统相机标定方法存在的精度不高和反向传播(BP)神经网络训练结果对初始权重和阈值的敏感性等问题,利用模拟生物界种群规模动态平衡的阻滞增长机制,构建阻滞增长神经网络,对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,消除了初始权重和阈值随机性对神经网络计算结果的影响.设计了比较实验,以验证阻滞增长神经网络的优越性.针对实验过程中传统Harris角点检测算法存在的漏检测和误检测等问题,提出了一种改进Harris角点检测算法,使得实验中所得到的双目视觉系统的标定精度满足比较实验的要求.比较实验表明:与BP神经网络方法相比,采用阻滞增长神经网络进行双目视觉系统标定具有更好的收敛性和求解精度.
-
单位武汉理工大学; 机电工程学院
