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基于全视域GA-SVR模型的鱼类行为双目视觉观测系统标定

文献类型： 中文期刊

作者： 刘世晶 1 ; 唐荣 2 ; 周海燕 2 ; 刘兴国 2 ; 陈军 2 ; 王帅 2 ;

作者机构： 1.中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所

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关键词： 测量;系统;标定;鱼类行为;全视域;视觉系统;模型

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2019 年 006 期

页码：

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对大视场水下环境鱼类行为视觉观测系统较难准确标定的问题,该文以双目立体测量系统为例,提出一种基于全视域GA-SVR(genetic algorithm-support vector regression)模型的鱼类行为三维观测系统标定方法.该方法选用具有圆点靶标的方形标定板为标定工具,通过设计具备前后左右移动能力的简易滑动轨道,实现了标定板的全视域空间定位.然后利用HALCON算子获取标定板靶点二维坐标,联立标定板空间位置,构建训练样本集.选取SVR模型对样本集进行训练,对比不同的寻优算法对支持向量回归模型的参数组合寻优结果,选用最优参数分别建立X,Y,Z轴标定模型.试验结果表明,利用遗传算法进行参数寻优构建的标定模型,其X、Y、Z轴测量均方误差分别为0.959、0.893和4.381 mm,互相关系数分别为0.999 988,0.999 998和0.998 356,优于差分进化算法和粒子群算法参数寻优的标定结果.与传统标定方法比较,该方法单点测量均方误差为1.861 mm,距离测量均方误差为0.706 mm,均低于空气中标定方法(单点均方误差27.75 mm;距离均方误差10.188 mm)和水下测量标定方法(单点均方误差8.215 mm;距离均方误差2.832 mm)的标定结果,有效的提高了鱼类行为视觉观测系统的定位精度.该研究可为鱼类行为量化方法研究和优化提供理论支持和技术参考.

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