融合线性方法和神经网络的摄像机并行标定技术

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从摄像机成像模型的基础原理出发,针对神经网络的特性,构建不同的训练点集以获得不同的神经网络。提出对物点的世界坐标(XW,YW,ZW)信息分别进行标定,称之为并行标定。此方法不局限于单个平面位置的标定,标定过程中让标定模板沿ZW方向移动,覆盖一个三维标定区域。与以往标定方法相比,由于该方法减少了标定点数目,此方法在提高了标定精度的同时提高了标定速度。实验结果表明,该方法在XW轴和YW轴方向上的距离测量精度优于0.1%,在ZW轴方向上的距离测量精度优于1%。
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