發(fā)布時間：2017-11-02 11:25

  本文關鍵詞：多孔徑部分重疊仿生復眼成像系統(tǒng)的結構設計和目標的三維定位

  更多相關文章： 多孔徑復眼成像系統(tǒng) 人工復眼成像系統(tǒng)的成像模型 廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(GRNN) 目標定位

【摘要】：復眼是昆蟲重要的光感受器,其由成千上萬的小眼構成,具有大視野的動目標快速檢測能力。模擬昆蟲復眼的仿生復眼成像系統(tǒng)在機器人視覺導航、大視角測量和全景成像等領域潛在著廣泛的應用。本文在課題組研究的多孔徑部分重疊仿生復眼成像系統(tǒng)成像模型的基礎上,分析了該復眼成像系統(tǒng)用于目標定位的具體情況。在此基礎上,本文在原成像系統(tǒng)的基礎上增加了三維運動平臺,搭建了基于人工復眼成像系統(tǒng)的目標定位的實驗裝置。根據(jù)本實驗系統(tǒng)定位的三種情況,本文建立了3個廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(GRNN)對4個相鄰子眼、6個相鄰子眼和9個相鄰子眼視場同時重疊時9個通道均有目標像點的情況進行定位。為了解決神經(jīng)網(wǎng)絡普遍存在應用范圍小的特點,本文抽樣了一系列不同物距處能夠覆蓋以上三種情況的視場的目標像點來對網(wǎng)絡進行訓練,同時用該區(qū)域內的另外一部分測試點對網(wǎng)絡的可靠性進行了檢測。實驗結果表明,在9個子眼視場同時重疊時的定位精度最高,6個子眼視場同時重疊的精度次之,4個子眼視場同時重疊的精度最低。此外,本文通過將廣義神經(jīng)網(wǎng)絡的定位結果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的定位結果進行對比,發(fā)現(xiàn)GRNN網(wǎng)絡具有較高的定位精度和較短的定位時間,適合運動目標的快速定位。本文采用GRNN網(wǎng)絡進行目標定位對實現(xiàn)近程空間中運動目標的定位提供了一個新的思路。
【關鍵詞】：多孔徑復眼成像系統(tǒng) 人工復眼成像系統(tǒng)的成像模型 廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(GRNN) 目標定位
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 課題研究背景與意義9-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-17
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.2 國內研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 論文研究內容與章節(jié)安排17-18
• 第2章 人工復眼成像系統(tǒng)用于目標定位實驗裝置的搭建18-26
• 2.1 多孔徑復眼成像系統(tǒng)用于目標定位裝置的整體結構18-19
• 2.2 復眼成像系統(tǒng)的光學部分19-21
• 2.2.1 復眼成像系統(tǒng)各通道的透鏡和光纖面板19-20
• 2.2.2 復眼成像系統(tǒng)的CMOS圖像傳感器20-21
• 2.3 人工復眼成像系統(tǒng)的機械傳動部分21-25
• 2.3.1 三維運動平臺各部分的介紹21-23
• 2.3.2 三維平臺的運動模式23-25
• 2.4 本章小結25-26
• 第3章 多孔徑復眼成像系統(tǒng)目標定位的方法研究26-39
• 3.1 基于攝像機標定的目標定位26-30
• 3.1.1 基于透視變換矩陣的攝像機標定的目標定位26-28
• 3.1.2 基于張正友標定算法的目標定位28-30
• 3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的目標定位的理論分析和算法設計30-38
• 3.2.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的目標定位的理論分析和算法設計30-32
• 3.2.2 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡的目標定位的理論分析和算法設計32-38
• 3.3 本章小結38-39
• 第4章 多孔徑復眼成像系統(tǒng)目標定位的實驗39-59
• 4.1 復眼成像實驗系統(tǒng)的介紹39-40
• 4.2 復眼成像系統(tǒng)定位情況的分析40-43
• 4.2.1 人工復眼成像系統(tǒng)典型的視場重疊模式40-41
• 4.2.2 各子眼通道均有目標像點時的視場重疊情況41-43
• 4.3 目標定位的理論模型43-47
• 4.4 基于多孔徑復眼成像系統(tǒng)的目標定位47-57
• 4.4.1 圖像采集47-49
• 4.4.2 圖像處理49-50
• 4.4.3 目標的三維定位50-57
• 4.5 本章小結57-59
• 總結與展望59-61
• 參考文獻61-65
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單65-66
• 致謝66

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本文編號：1131372