基于卷积神经网络的运动模糊编码点识别

发布时间：2018-01-17 17:28

  本文关键词：基于卷积神经网络的运动模糊编码点识别　出处：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为解决运动目标三维视觉测量中的运动模糊视觉特征难以识别的问题,提出一种利用卷积神经网络识别布设于运动目标上的、具有一定运动模糊效应的视觉编码点的方法.首先构建并解析运动模糊编码点识别网络(MBCNet);然后通过分析运动模糊效应形成机理,设计实现六参数驱动的运动模糊图像模拟生成系统,并利用该系统模拟生成的100类编码点,共对66.5万幅运动模糊图像进行网络训练和测试,以解决大量实拍样本数据难以获得的问题.对实际拍摄的5类编码点共1.5万幅的运动模糊图像进行实验的结果表明,其识别精度达到了92.51%;该方法模拟生成的编码点运动模糊图像可以获得良好的网络训练效果,且构建的MBCNet具有良好的泛化性能.
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to recognize the fuzzy visual features of moving objects in 3D vision measurement, a new method based on convolution neural network is proposed to identify moving objects. The method of visual coding points with certain motion blur effect. Firstly, the recognition network of motion fuzzy coding points is constructed and analyzed. Then, by analyzing the formation mechanism of motion blur effect, a six-parameter driven motion blur image simulation generation system is designed and implemented, and the system is used to simulate the generated 100 kinds of coding points. A total of 665,000 motion blur images were trained and tested on the network. In order to solve the problem that a large number of real sample data are difficult to obtain, the experimental results of 15,000 motion blur images of 5 kinds of coding points recorded in practice show that the recognition accuracy is up to 92.51; The proposed method can obtain good network training effect and the constructed MBCNet has good generalization performance.
【作者单位】： 南京航空航天大学机电学院;南京航空航天大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金(51575276)
【分类号】：TP183;TP391.41
【正文快照】： 机器视觉测量技术能够对物体三维尺寸或相对位置进行快速测量,具有非接触、速度快、柔性好等优点.主动在被测物体表面布设视觉特征对于提高视觉测量数据的质量和精度起着重要作用,而对所布设的视觉特征的准确识别是精确测量的前提.在航空航天等领域的一些应用中,需要对高速运

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