[发明专利]一种基于强化学习的大视场摄像机标定方法有效
| 申请号： | 202011327332.2 | 申请日： | 2020-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN112562006B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 欧巧凤;谢群群;熊邦书;张育斌 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | G06T7/80 | 分类号： | G06T7/80;G06F30/27;G06F18/20;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南昌洪达专利事务所 36111 | 代理人： | 刘凌峰 |
| 地址： | 330000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的大视场摄像机标定方法，其方法步骤为：首先，建立标定图像采集过程的马尔科夫决策模型，并利用先验知识初始化马尔科夫决策模型；然后，建立大视场摄像机成像系统仿真模型，用于模拟标定系统并计算标定误差；再结合标定精度要求以及马尔科夫决策模型的状态空间约束，设计奖励模型，将标定误差增量等信息转换为状态‑动作对对应的奖励；最后，基于值函数逼近的Q‑learning方法结合约束条件进行训练，求解马尔科夫决策模型的标定操作最优策略。该发明操作简单，精度高，稳定性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 视场 摄像机 标定 方法 | ||
【主权项】：
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