基于单摄像机和神经网络的三维测量研究

陈薇伊; 隋国荣

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.008

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基于单摄像机和神经网络的三维测量研究

光学测量 | 更新时间：2025-09-01

- 基于单摄像机和神经网络的三维测量研究
- Study on 3D measurement based on single camera and neural network
- 光学技术 2022年48卷第2期页码：214-222
- 作者机构：
  
  1:上海理工大学光电信息与计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.008
  中图分类号： TP183;TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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陈薇伊, 隋国荣. 基于单摄像机和神经网络的三维测量研究[J]. 光学技术, 2022,48(2):214-222.

Study on 3D measurement based on single camera and neural network[J]. 2022, 48(2): 214-222.
陈薇伊, 隋国荣. 基于单摄像机和神经网络的三维测量研究[J]. 光学技术, 2022,48(2):214-222. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.008.

Study on 3D measurement based on single camera and neural network[J]. 2022, 48(2): 214-222. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.008.

摘要

为了实现更为简单的三维测量同时解决传统立体视觉方法中基线的限制问题，提出一种单摄像机微小角度旋转结合神经网络进行三维测量的方法。方法通过单摄像机小角度旋转采集二维图像数据；利用电动平台移动标定板构建三维空间坐标系；基于摄像机的线性成像模型思想，将代表图像坐标和三维坐标映射关系的投影矩阵替换为BP神经网络，得到二维坐标到三维坐标的直接映射，实现微小基线下的三维测量。实验结果表明，相比于传统方法测量失真的结果，提出的方法对标定板的尺寸测量绝对误差为0.0864mm。方法将神经网络融入单摄视觉领域，可以克服微小基线场景下传统视觉测量方法的缺陷。对移动设备、监控设备及狭窄场景下的三维信息获取具有潜在的应用价值。

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基于单摄像机和神经网络的三维测量研究

Study on 3D measurement based on single camera and neural network

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.008

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