【摘 要】
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摄像机标定是精密测量的基础,传统的双目标定需要建立复杂的数学模型。人工神经网络可以有效地处理非线性映射问题,它可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和二个摄像机对应点间的非线性关系。本文介绍一种RBF神经网络,并对RBF网络与BP网络的标定结果进行比较。实验结果表明:基于RBF神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。
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摄像机标定是精密测量的基础,传统的双目标定需要建立复杂的数学模型。人工神经网络可以有效地处理非线性映射问题,它可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和二个摄像机对应点间的非线性关系。本文介绍一种RBF神经网络,并对RBF网络与BP网络的标定结果进行比较。实验结果表明:基于RBF神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。
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