作者：杨剑锋; 蒋刚; 留沧海; 李斌双目系统全视域采样支持向量机间接标定标定模型六角晶格标定板
摘要：目的为改善摄像机间接标定采样不全、模型表达模糊问题，实现小视场下检测视域完备采样，提出一种基于双目系统全视域采样的支持向量机（SVM）标定方法。方法该方法利用六角晶格标定板靶点序号可读特点为基础，采集整个双目系统有效视域中检测点的视差坐标、世界坐标并建立完备的样本集。选取SVM对该样本集进行训练，将SVM算法得到的模型参数代入其决策函数中进行求解，获得公式化的标定模型。由于六角晶格标定板的四角和中心分布了5个互为非中心对称的多边形，可在标定板部分区域被采集的情况下获取标定板位姿信息，进而读取采集的各靶点序号。通过上下移动标定板，利用HALCON算子获取图像中各靶点的序号，建立双目视觉系统检测区域的完备样本集。最后，利用SVM算法训练样本获得标定模型，可以明确表达出标定模型的数学形式。结果与传统采样建立的模型进行对比分析，实验结果表明该方法建立模型的标定误差减小了24．51％，降低了标定模型在传统方法未采样区域的标定误差，证明了该方法的可行性。结论提出一种基于双目系统全视域采样的支持向量机标定方法，通过非中心对称的多边形确定标定板上靶点的序号，实现双目视觉系统检测视域的完备采样。实验结果表明该方法提高了摄像机间接标定的精度，具有良好的适用性和鲁棒性，适用于小视域内双目视觉系统的间接标定。
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