文章摘要:计算机视觉中，摄像机标定作为摄像测量技术的前提，是必不可少的一个环节。针对目前基于神经网络的相机标定方法训练精度不够高的问题，提出了一种基于双神经网络的相机标定方法。该方法从成像模型出发，推导出相机坐标Z_c是世界坐标Z_w和像素坐标u，v的函数，在考虑了Z_c的变化的基础上，将成像模型简化成两个函数关系式，使用两个神经网络进行标定，分化了单个神经网络的任务量的同时又充分遵循了成像模型。实验结果表明，较其余基于神经网络的相机标定方法，该方法提高了相机标定的精度，在400mm×300mm标定范围内平均标定误差为0.1786mm，验证了所提方法的可行性和有效性。

文章关键词:计算机视觉,神经网络,相机标定,成像模型,

论文作者:许洁¹ 杨辉¹ 

作者单位:1. 西安邮电大学现代邮政学院 2. 西安邮电大学现代邮政协同创新中心 

论文分类号: TP391.41;TP183

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