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...
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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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