本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)遺傳模擬退火的相機(jī)標(biāo)定方法　出處：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的相機(jī)標(biāo)定方法過于依賴初始解,多參數(shù)優(yōu)化效果差、精度低等問題,提出基于改進(jìn)的遺傳模擬退火相機(jī)標(biāo)定方法。針對相機(jī)多參數(shù)特點(diǎn),結(jié)合收斂性較好的遺傳算法和局部搜索能力較強(qiáng)的模擬退火算法,提出基于競爭力權(quán)值的自適應(yīng)交叉和變異概率方法,在進(jìn)化后期,基于種群趨于穩(wěn)定準(zhǔn)則,加入模擬退火機(jī)制再優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法優(yōu)化最終平均重投影誤差為0.126像素,相比粒子群算法、遺傳算法以及LM梯度下降法,具有較高的精度,較大提升了收斂速度及穩(wěn)定性。
[Abstract]:In view of the traditional camera calibration method is too dependent on the initial solution, the multi-parameter optimization effect is poor, the precision is low, and so on, the improved genetic simulated annealing camera calibration method is proposed, aiming at the camera multi-parameter characteristic. Combining genetic algorithm with better convergence and simulated annealing algorithm with strong local search ability, an adaptive crossover and mutation probability method based on competitive weight is proposed. In the later stage of evolution, population tends to be stable. Experimental results show that the final average reprojection error of the algorithm is 0.126 pixels, compared with particle swarm optimization, genetic algorithm and LM gradient descent method. It has higher accuracy and higher convergence speed and stability.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院火炮工程系;
【基金】：軍內(nèi)科研基金項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 0引言隨著工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展,機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造,智能監(jiān)控和檢測等領(lǐng)域[1]。其中最為關(guān)鍵的相機(jī)標(biāo)定,即準(zhǔn)確獲取相機(jī)內(nèi)外參數(shù),直接影響了機(jī)器視覺系統(tǒng)的準(zhǔn)確性及可靠性[2]。目前常用的是基于標(biāo)定靶的張正友標(biāo)定法,該方法主要利用不同位置標(biāo)定靶上特征

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本文編號(hào)：1422230