摘要
基于卷积神经网络的双目视觉系统设计主要包括两个功能:对于特定物体的识别和对距离的测量。通过双路摄像头模拟人眼采集图像信息,采用相机标定和特征点提取构建被测物的视差图,利用SGBM算法进行图像匹配,经过坐标系转换得到物体的世界坐标,使用回调函数计算物体位置,构建物体三维模型;搭建YOLOV2卷积神经网络模型,利用ImageNet数据库进行训练,采用双目图像处理技术进行识别。经测试双目视觉系统在训练量很少的情况下可以实现对4种不同类型的物体进行识别,识别率非常高,测距精度满足实际应用。
出处
《网络安全技术与应用》
2020年第10期68-70,共3页
Network Security Technology & Application
基金
黑龙江省博士后科研启动金(LBH-Q18110)
黑龙江省大学生创新创业训练计划(201911802003)。
