摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点，为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题，依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点，提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点，一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型，另一方面增强了摄像机标定的精度和鲁棒性。实验表明该方法有效。
2023-01-14 18:36:59
847KB
1
行业分类-设备装置-单目摄像机垂直视角下基于Blob的行人计数方法.zip
2021-08-24 09:10:35
1.45MB