基于不同BP网络层数的双目立体视觉标定研究

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光学测量 | 更新时间：2025-09-01

- 基于不同BP网络层数的双目立体视觉标定研究
- Study on calibration of binocular stereovision based on BP neural network with different layers
- 光学技术 2015年41卷第1期页码：72-76
- 作者机构：
  
  1. 1:常州技师学院
  2. 2:河海大学机电工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.01.015
  中图分类号：
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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金伟龙, 周美英. 基于不同BP网络层数的双目立体视觉标定研究[J]. 光学技术, 2015,41(1):72-76.

Study on calibration of binocular stereovision based on BP neural network with different layers[J]. 2015, 41(1): 72-76.
金伟龙, 周美英. 基于不同BP网络层数的双目立体视觉标定研究[J]. 光学技术, 2015,41(1):72-76. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.01.015.

Study on calibration of binocular stereovision based on BP neural network with different layers[J]. 2015, 41(1): 72-76. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.01.015.

双目立体视觉标定模型具有非线性

难以建立完备的数学模型来描述不同的镜头畸变和噪声

而BP神经网络可以解决复杂非线性问题。采用BP网络对双目立体视觉进行标定

并在此基础上进一步研究网络层数对双目立体视觉标定的影响。构建了四种不同层数的BP网络模型

实验测试了四种网络的标定能力。结果表明

相对于四层、五层和六层网络模型

三层网络模型具有更快的标定速度、更强的泛化能力和更高的工作精度。

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