【摘 要】
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随着人工智能技术研究的突飞猛进,机器视觉作为该领域中最前沿的技术之一,其在国内各个领域的研究和尝试逐渐增多,成为了国内外科研人员的研究重点。为了解决物体检测技术在工业场景应用的需求,解决单目视觉信息获取不充分的短板,通过对课题应用背景和研究意义的分析和总结,本文开展了基于双目视觉的物体特征快速检测方法的研究,主要内容如下:首先,本文研究了几种常见的摄像机成像模型,介绍了在不同成像模型下内外参数的计
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随着人工智能技术研究的突飞猛进,机器视觉作为该领域中最前沿的技术之一,其在国内各个领域的研究和尝试逐渐增多,成为了国内外科研人员的研究重点。为了解决物体检测技术在工业场景应用的需求,解决单目视觉信息获取不充分的短板,通过对课题应用背景和研究意义的分析和总结,本文开展了基于双目视觉的物体特征快速检测方法的研究,主要内容如下:首先,本文研究了几种常见的摄像机成像模型,介绍了在不同成像模型下内外参数的计算方法,并对视觉系统中由摄像机构成的图像采集模块的坐标系转换方法进行了研究和推导。经过多种方法的比对,本文选取了张正友标定法完成标定实验,确定了成像模型的参数。然后,本文研究了卷积神经网络的网络模型、训练方法和模型优化方面的技巧等。结合实际需求选定了SSD目标检测算法作为课题的基础网络模型,并根据其基础方案提出了一种基于多尺度特征融合的改进SSD算法,然后分别通过VOC和MSCOCO等数据集对模型进行了训练和测试,最终证明了本文提出的算法改进方案是有效的。其次,本文介绍了双目视觉领域广泛用于视差估计的方法,对传统的立体匹配算法进行了测试,测试结果证明传统方法在强反光或弱纹理的情况下存在效果不佳...
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