基于级联神经网络的单目视觉目标定位

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针对在单目视觉图像定位中,径向畸变引起的图像误差,以及采用插值法进行亚像素目标定位时,存在计算模型复杂和不准确引起的目标定位误差等问题,提出一种新的单目视觉目标图像定位方法。通过平移摄像头获得多个目标点在像素坐标中数据,分析找到目标点之间的关系的特征向量,利用神经网络进行训练来逼近真实值以减小像素坐标误差,以达到精确的目标定位。比较了前馈神经网络和级联神经网络两种网络结构的训练结果,证明级联神经网络具有更好的逼近精度,同时与插值法得到的数据进行了比较,表明本文所提方法比插值运算方法所达到的定位精度更好。
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