基于模糊神经网络的双目视觉系统的研究与准确度

• 作者: 姚锡凡 张庆 葛动元 黄英杰
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 模糊RBF神经网络 双目视觉系统 隶属函数 收敛性
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 307-311
• 页数: 5页
• 分类号: TB92
• 字数: 2514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2009.04.003

摘要

在机器视觉系统中,由于深度信息的丢失,镜头的畸变等因素的影响,使得摄像机的模型是非线性的.在采用模糊神经网络对双目视觉系统标定时,以特征点投影到左右图像的坐标为4路输入,以网络的3路输出和该对应点在世界坐标系坐标的均方值为性能指标;根据梯度下降法来调整和最终获得一组稳定的隐含神经元与输出神经元之间的连接权值,以及高斯型隶属函数的参数(均值与标准差);这样可以用模糊神经网络的权值与隶属函数来代替双目视觉系统两个摄像机的投影矩阵,以描述三维空间特征点坐标与对应点在左右摄像机图像之间的关系,实现系统的标定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚锡凡	华南理工大学机械汽车工程学院	159	1658	21.0	34.0
2	葛动元	华南理工大学机械汽车工程学院	21	70	5.0	7.0
6	黄英杰	华南理工大学机械汽车工程学院	9	77	6.0	8.0
7	张庆	华南理工大学机械汽车工程学院	8	35	2.0	5.0