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摘要:
立体视觉系统已广泛应用于三维形体检测等诸多方面,针对该系统物点到像点非线性关系的确定技术,提出了基于人工神经网络的标定、测量方法,同时提出了加快网络训练速度、提高网络训练精度的新方法,并给出了学习和测量结果,验证了此方法的正确性.这种方法降低了对系统本身精度的要求,且不用考虑透镜畸变的影响.是对立体视觉系统数学建模的有益探索,具有一定的理论意义和现实意义.
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基于新型双目机构的立体视觉系统标定
立体视觉
畸变校正
极线校准
双目机构
基于神经网络的机器人立体视觉特征匹配
立体视觉
特征点
Hopfield网络
空间匹配
目标定位
双目立体视觉系统的非线性摄像机标定技术
双目立体视觉
摄像机标定
CCD成像模型
畸变模型
HALCON
基于人工神经网络的立体视觉定位方法
立体视觉
摄像机标定
人工神经网络
视觉伺服
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的立体视觉系统的研究
来源期刊 北京机械工业学院学报(综合版) 学科 工学
关键词 立体视觉 三维测量 人工神经网络
年,卷(期) 2000,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 13-16
页数 4页 分类号 TB863
字数 1678字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-6864.2000.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓文怡 北京机械工业学院机电工程系 78 669 15.0 23.0
2 吕乃光 北京机械工业学院机电工程系 87 913 17.0 27.0
3 冯迪 北京机械工业学院机电工程系 3 19 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
立体视觉
三维测量
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京信息科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1674-6864
11-5866/N
大16开
北京市
1986
chi
出版文献量(篇)
2043
总下载数(次)
10
总被引数(次)
11074
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