【摘 要】
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摄像机标定是农业机器人视觉导航的基础。在摄像机标定中，目前的标定方法多是基于考虑摄像机畸变的精确的数学模型。计算过程比较复杂，费时费力。而BP网络是一种多层前馈网络，它可以实现从输入到输出的任意的非线性映射，将BP 网络应用于农业机器人的摄像机标定，隐层传递函数采用正切Sigmoid 函数，输出层传递函数采用purelin，学习算法采用比标准BP 算法收敛速度较快的Levenberg-Marqua
【机 构】
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中国农业大学,“现代精细农业系统集成研究”教育部重点实验室,北京,100083 中国农业大学精细农
【出 处】
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中国农业工程学会2007年学术年会
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摄像机标定是农业机器人视觉导航的基础。在摄像机标定中，目前的标定方法多是基于考虑摄像机畸变的精确的数学模型。计算过程比较复杂，费时费力。而BP网络是一种多层前馈网络，它可以实现从输入到输出的任意的非线性映射，将BP 网络应用于农业机器人的摄像机标定，隐层传递函数采用正切Sigmoid 函数，输出层传递函数采用purelin，学习算法采用比标准BP 算法收敛速度较快的Levenberg-Marquardt 算法。实验结果得到了较高的标定精度，证明了该方法的可行性。
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