基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬靶標(biāo)大視場雙目相機(jī)標(biāo)定技術(shù)
發(fā)布時間:2021-06-14 03:48
針對大視場雙目相機(jī)標(biāo)定中的精度低和非線性畸變問題,提出了一種結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大尺寸虛擬靶標(biāo)標(biāo)定技術(shù)。鑒于單角點(diǎn)棋盤格具有易制作、高精度的特性,構(gòu)建大尺寸虛擬靶標(biāo);利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力直接建立角點(diǎn)的像素坐標(biāo)和世界坐標(biāo)映射關(guān)系;用建立的映射網(wǎng)絡(luò)對測試樣本進(jìn)行三維重建,并與傳統(tǒng)的線性標(biāo)定方法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,該方法操作簡單,且重建距離相對誤差為0.92%,優(yōu)于傳統(tǒng)的線性標(biāo)定方法,可用于大視場雙目相機(jī)標(biāo)定。
【文章來源】:光學(xué)技術(shù). 2017,43(04)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
圖1雙目相機(jī)傳感器模型得到
的局限性,提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬靶標(biāo)大視場雙目標(biāo)定方法。2.1單角點(diǎn)棋盤格構(gòu)建虛擬靶標(biāo)的方法標(biāo)定的高精度往往依附于靶標(biāo)在相機(jī)視野中的覆蓋率,隨著靶標(biāo)在視野中覆蓋率的下降,標(biāo)定精度急速降低。然而,大面積的標(biāo)定靶標(biāo)制造加工困難而且不易操作,對實(shí)驗(yàn)造成一定的困難。為此,本文提出一種虛擬立體大尺寸靶標(biāo)的構(gòu)建方法。將打印的單角點(diǎn)靶標(biāo)粘貼在三坐標(biāo)測量機(jī)探頭上,用相機(jī)拍攝探頭在某豎直平面內(nèi)不同位置處單角點(diǎn)靶標(biāo)的圖像。下一平面進(jìn)行同樣操作,所得到的所有圖像即為虛擬靶標(biāo)。單角點(diǎn)棋盤格圖形如圖2所示,構(gòu)建虛擬靶標(biāo)過程如圖3所示,靶標(biāo)整體效果如圖4所示。2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相機(jī)標(biāo)定原理根據(jù)Kolmogorov定理和BP定理可知一個三層的BP(BackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在理論上可以逼近任何函數(shù)。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事先揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(Input-layer)、隱層(Hiddenlayer)和輸出層(Outputlay-315第4期劉小娟,等:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬靶標(biāo)大視場雙目相機(jī)標(biāo)定技術(shù)
圖2單角點(diǎn)靶標(biāo)圖3構(gòu)建虛擬靶標(biāo)圖4虛擬靶標(biāo)效果圖er),是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖5所示。圖5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖本文方法將左、右相機(jī)的像素坐標(biāo)作為輸入節(jié)點(diǎn)的初始值,故輸入層有4個節(jié)點(diǎn);靶標(biāo)的三維坐標(biāo)作為輸出節(jié)點(diǎn)的值,故輸出層有3個節(jié)點(diǎn)。隱層設(shè)為l個節(jié)點(diǎn),輸入向量[x1,x2,x3,x4],wji為第j(j=1,2,…,l)點(diǎn)與輸入層第i(i=1,2,3,4)個節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值。則第j個隱層節(jié)點(diǎn)的輸入值可表示為NETj=∑4i=1(xi×wji)(7)Oj=f1(NETj)(8)隱層節(jié)點(diǎn)的作用函數(shù)f1通常選。笮妥儞Q函數(shù),設(shè)輸出層節(jié)點(diǎn)k與隱層節(jié)點(diǎn)j的連接權(quán)值為wkj,輸出層節(jié)點(diǎn)的作用函數(shù)f2通常選用線性變換函數(shù),則輸出層節(jié)點(diǎn)k的輸出為yk=f2(∑lj=1(wkj×Oj)(9)誤差函數(shù)采用均方誤差函數(shù),對所有樣本,總誤差為E=12∑3p=1∑4k=1(ykp-^ykp)2(10)3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析本實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備如圖6所示,主要包括美國Brown&Sharpe公司Global系列三坐標(biāo)測量機(jī)一臺,其測量范圍為:700mm×1000mm×660mm;廣州精譜徠公司G1GD05C型號的相機(jī)兩臺,該產(chǎn)品分辨率為640×480像素,幀率130fps;單角點(diǎn)靶標(biāo)一個;三腳架兩個;PC機(jī)一臺以及千兆網(wǎng)GIGE接口數(shù)據(jù)線三條等。為對比分析本文方法的性能,采用目
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于非參數(shù)測量模型的攝影測量方法研究[J]. 隆昌宇,邾繼貴,郭寅,林嘉睿,葉聲華. 光學(xué)學(xué)報(bào). 2014(12)
[2]大尺寸攝影測量局部參數(shù)優(yōu)化相對定向方法[J]. 李巍,董明利,孫鵬,王君,燕必希. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2014(09)
[3]無海面控制點(diǎn)的立體攝影海浪測量方法研究[J]. 姜文正,袁業(yè)立,王英霞. 物理學(xué)報(bào). 2012(11)
[4]數(shù)字近景攝影大尺寸三坐標(biāo)測量系統(tǒng)V-STARS的測試與應(yīng)用[J]. 黃桂平,欽桂勤,盧成靜. 宇航計(jì)測技術(shù). 2009(02)
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體視覺攝像機(jī)標(biāo)定[J]. 呂朝輝,張兆楊,安平. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2003(09)
碩士論文
[1]基于雙目立體視覺的大型柔性結(jié)構(gòu)在軌振動測量研究[D]. 張春芳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
本文編號:3229002
【文章來源】:光學(xué)技術(shù). 2017,43(04)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
圖1雙目相機(jī)傳感器模型得到
的局限性,提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬靶標(biāo)大視場雙目標(biāo)定方法。2.1單角點(diǎn)棋盤格構(gòu)建虛擬靶標(biāo)的方法標(biāo)定的高精度往往依附于靶標(biāo)在相機(jī)視野中的覆蓋率,隨著靶標(biāo)在視野中覆蓋率的下降,標(biāo)定精度急速降低。然而,大面積的標(biāo)定靶標(biāo)制造加工困難而且不易操作,對實(shí)驗(yàn)造成一定的困難。為此,本文提出一種虛擬立體大尺寸靶標(biāo)的構(gòu)建方法。將打印的單角點(diǎn)靶標(biāo)粘貼在三坐標(biāo)測量機(jī)探頭上,用相機(jī)拍攝探頭在某豎直平面內(nèi)不同位置處單角點(diǎn)靶標(biāo)的圖像。下一平面進(jìn)行同樣操作,所得到的所有圖像即為虛擬靶標(biāo)。單角點(diǎn)棋盤格圖形如圖2所示,構(gòu)建虛擬靶標(biāo)過程如圖3所示,靶標(biāo)整體效果如圖4所示。2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相機(jī)標(biāo)定原理根據(jù)Kolmogorov定理和BP定理可知一個三層的BP(BackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在理論上可以逼近任何函數(shù)。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事先揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(Input-layer)、隱層(Hiddenlayer)和輸出層(Outputlay-315第4期劉小娟,等:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬靶標(biāo)大視場雙目相機(jī)標(biāo)定技術(shù)
圖2單角點(diǎn)靶標(biāo)圖3構(gòu)建虛擬靶標(biāo)圖4虛擬靶標(biāo)效果圖er),是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖5所示。圖5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖本文方法將左、右相機(jī)的像素坐標(biāo)作為輸入節(jié)點(diǎn)的初始值,故輸入層有4個節(jié)點(diǎn);靶標(biāo)的三維坐標(biāo)作為輸出節(jié)點(diǎn)的值,故輸出層有3個節(jié)點(diǎn)。隱層設(shè)為l個節(jié)點(diǎn),輸入向量[x1,x2,x3,x4],wji為第j(j=1,2,…,l)點(diǎn)與輸入層第i(i=1,2,3,4)個節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值。則第j個隱層節(jié)點(diǎn)的輸入值可表示為NETj=∑4i=1(xi×wji)(7)Oj=f1(NETj)(8)隱層節(jié)點(diǎn)的作用函數(shù)f1通常選。笮妥儞Q函數(shù),設(shè)輸出層節(jié)點(diǎn)k與隱層節(jié)點(diǎn)j的連接權(quán)值為wkj,輸出層節(jié)點(diǎn)的作用函數(shù)f2通常選用線性變換函數(shù),則輸出層節(jié)點(diǎn)k的輸出為yk=f2(∑lj=1(wkj×Oj)(9)誤差函數(shù)采用均方誤差函數(shù),對所有樣本,總誤差為E=12∑3p=1∑4k=1(ykp-^ykp)2(10)3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析本實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備如圖6所示,主要包括美國Brown&Sharpe公司Global系列三坐標(biāo)測量機(jī)一臺,其測量范圍為:700mm×1000mm×660mm;廣州精譜徠公司G1GD05C型號的相機(jī)兩臺,該產(chǎn)品分辨率為640×480像素,幀率130fps;單角點(diǎn)靶標(biāo)一個;三腳架兩個;PC機(jī)一臺以及千兆網(wǎng)GIGE接口數(shù)據(jù)線三條等。為對比分析本文方法的性能,采用目
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于非參數(shù)測量模型的攝影測量方法研究[J]. 隆昌宇,邾繼貴,郭寅,林嘉睿,葉聲華. 光學(xué)學(xué)報(bào). 2014(12)
[2]大尺寸攝影測量局部參數(shù)優(yōu)化相對定向方法[J]. 李巍,董明利,孫鵬,王君,燕必希. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2014(09)
[3]無海面控制點(diǎn)的立體攝影海浪測量方法研究[J]. 姜文正,袁業(yè)立,王英霞. 物理學(xué)報(bào). 2012(11)
[4]數(shù)字近景攝影大尺寸三坐標(biāo)測量系統(tǒng)V-STARS的測試與應(yīng)用[J]. 黃桂平,欽桂勤,盧成靜. 宇航計(jì)測技術(shù). 2009(02)
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體視覺攝像機(jī)標(biāo)定[J]. 呂朝輝,張兆楊,安平. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2003(09)
碩士論文
[1]基于雙目立體視覺的大型柔性結(jié)構(gòu)在軌振動測量研究[D]. 張春芳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
本文編號:3229002
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3229002.html
最近更新
教材專著