Определение параметров движения объекта по данным стереокамеры нейростатистическими методами

видеонавигация движение оценка параметры стереопара видеокамера изображение калибровка нейронная сеть генетический алгоритм

Моделирование волновой динамики стратифицированных сред с учетом нелинейности, вязкости, вращения земли и сжимаемости, Имитационное моделирование с применением библиотеки классов языка Java, разработанной для «облачных» сервисов, ...

УДК 629.052 Определение параметров движения объекта по данным стереокамеры нейростатистическими методами 1 1 <...> Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Предложена методика оценки параметров движения подводного аппарата на основе изображений, поступающих со стереопары, с применением вычислительной аппаратуры низкой производительности и с упрощенной процедурой калибровки видеокамер на основе нейронных сетей и генетических алгоритмов. <...> Рассматриваемая система видеонавигации состоит из двух видеокамер, закрепленных на подводном аппарате на сферических шарнирах, расстояние между которыми жестко фиксировано. <...> Система решает задачу определения параметров движения (линейных смещений, скоростей, угловых перемещений) на основании изображений, поступающих с камер. <...> Следует также отметить, что место на подводном аппарате ограниченно, а тепловыделение должно быть очень низким. <...> Для определения параметров движения подводного аппарата необходимо оценить смещения кадров относительно друг друга. <...> (2) го изображения, в то время как для снижения вычислительной нагрузки желательно получать оценки смещений лишь некоторых областей. <...> Все используемые в настоящее время методы калибровки оценивают некоторые виды нелинейности. <...> Для решения данной проблемы можно использовать настроенную нейронную сеть с радиально-базисными функциями (РБФ-сеть) [2]. <...> Алгоритм оценки смещений изображений и оценки параметров перемещения объектов на основе анализа данных смещений. <...> Для оценки смещений изображений алгоритм использует похожий на предложенный Лукасом — Канаде функционал. <...> Функционал схожести (4) имеет вид конуса, является модификацией функционала Лукаса — Канаде и вычисляется вдоль ячеек размером csize Ч csize пикселов. <...> В целях уменьшения количества расчетов необходимо минимизировать обращение к функционалу (4), поэтому для поиска минимума был предложен следующий алгоритм [3]: 1) определяют точку начального приближения координаты <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт