-
题名基于PSO和LSSVM回归的摄像机标定
被引量:10
- 1
-
-
作者
刘金颂
原思聪
江祥奎
段志善
-
机构
西安建筑科技大学机电学院
-
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期47-51,共5页
-
基金
陕西省自然科学基金(2007E218)
陕西省教育厅自然科学专项基金(09JK559)资助项目
-
文摘
针对摄像机非线性显式标定时很难精确地建立其复杂的数学模型,本文提出了基于粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的摄像机非线性隐式标定方法。该方法采用最小二乘回归机精确逼近图像坐标与世界坐标之间复杂的非线性成像关系;利用PSO算法搜索LSSVM回归模型的最优参数,提高LSSVM回归的收敛速度和泛化能力。通过运用标准BP神经网络、遗传算法、LSSVM及粒子群优化的LSSVM回归方法对圆阵列图案标定模板进行标定,实验结果表明:基于PSO和LSSVM回归的标定方法具有标定精度高、收敛速度快、泛化能力强等优点。
-
关键词
粒子群优化算法
lssvm回归
摄像机标定
非线性标定
-
Keywords
PSO algorithm
lssvm regression
camera calibration
non-linear calibration
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于组合模型的建筑物沉降预测
被引量:1
- 2
-
-
作者
王静
刘光萍
-
机构
东华理工大学数学与信息科学学院
-
出处
《江西科学》
2011年第6期755-757,770,共4页
-
文摘
以上海某建筑物沉降观测数据[1]为依据,构建一种新的组合预测模型,并对沉降数据进行预测,将预测结果与前人单项模型预测结果进行对比,结果表明组合预测模型预测结果要明显优于单项模型。
-
关键词
建筑物沉降
lssvm回归
GM(1
1)模型
多项式回归
组合模型
-
Keywords
Building subsidence, lssvm regression, GM ( 1,1 ) model, Polynomial regression, Combination model
-
分类号
P258
[天文地球—测绘科学与技术]
-