【摘 要】
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摄像机标定是从图像中获取真实世界度量信息的关键步骤。传统摄像机标定方法依赖于不同的相机模型、对镜头畸变处理较为复杂、标定过程较为烦琐,而浅层神经网络标定法手动特
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0603204);国家自然科学基金(50976024);国家自然科学基金青年基金(50906013)
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摄像机标定是从图像中获取真实世界度量信息的关键步骤。传统摄像机标定方法依赖于不同的相机模型、对镜头畸变处理较为复杂、标定过程较为烦琐,而浅层神经网络标定法手动特征提取过程复杂、网络训练过程不稳定、复杂环境下标定精度较低,针对以上问题提出了一种基于深度神经网络的摄像机标定方法,实现复杂环境下平面区域内的灵活、高精度标定。无须进行数据特征提取或分类,通过对网络结构、超参数与训练算法进行优化,使深度神经网络能被快速有效地训练。实验结果表明,相较于张正友标定法与浅层神经网络标定法,该方法在大范围、多拍摄角度和高畸变条件下均能达到更高的标定精度,镜头存在高畸变时,于633×763mm标定范围内平均标定误差仅为0.1471mm。
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