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基于改进粒子群算法的相机内参优化方法

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相机标定是机器人视觉系统中实现精确定位的重要前提,针对传统相机标定精度不高的问题,提出基于改进粒子群算法的相机标定优化方法.该方法以张正友标定方法获得相机内参初始值,在不同迭代阶段实现对惯性参数非线性自适应调整,以平衡局部和全局搜索能力;对社会和自身学习率采用不同迭代阶段正余弦变化的动态自调整策略,进一步提高全局搜索能力与后期搜索精度;在粒子群快要陷入局部最优时,采用驱散机制扩大粒子群所在空间范围,避免算法过早收敛.实验结果表明,所提相机标定方法与传统标定方法相比具有较高的精度和较好的可重复性.
Optimization Method for Camera Intrinsic Parameters Based on Improved Particle Swarm Algorithm

徐呈艺、刘英、肖轶、曹健

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南京林业大学机械电子工程学院,江苏南京210037

南通职业大学机械工程学院,江苏南通226007

机器视觉 相机标定 粒子群优化 内参 自适应调整

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2020

激光与光电子学进展
中国科学院上海光学精密机械研究所

激光与光电子学进展

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.153
ISSN：1006-4125
年,卷(期)：2020.57(4)
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