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王道累,柴萍萍,孙昊,等. 基于灰狼粒子群混合算法的相机标定优化方法[J]. 科学技术与工程, 2021, 21(8): 3186-3191.
WANG Daolei,CHAI Pingping,SUN Hao,et al.Optimization method for camera calibration based on a hybrid algorithm of particle swarm optimization and grey wolf optimization[J].Science Technology and Engineering,2021,21(8):3186-3191.
基于灰狼粒子群混合算法的相机标定优化方法
Optimization method for camera calibration based on a hybrid algorithm of particle swarm optimization and grey wolf optimization
投稿时间:2020-05-26  修订日期:2020-09-17
DOI:
中文关键词:  计算机视觉  相机标定  混合粒子群算法  内外参数  灰狼算法
英文关键词:computer vision  camera calibration  hybrid particle swarm optimization algorithm  intrinsic and extrinsic parameters  Grey wolf optimizer
基金项目:国家自然科学基金(61502297)
              
作者单位
王道累 上海电力大学 能源与机械工程学院
柴萍萍 上海电力大学 能源与机械工程学院
孙昊 上海电力大学 能源与机械工程学院
胡松 中国电建集团江西省电力设计院有限公司
韩洋 上海电力大学 能源与机械工程学院
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中文摘要:
      针对传统标定方法参数考虑较少,标定精度不高的缺点,本文将群智能算法思想应用其中,并在现有的粒子群算法和灰狼算法基础上进行优化,取长补短,提出一种混合算法。首先,基于张正友方法获得标定的参数范围,在该范围内随机生成参数作为初始值,然后以最小平均误差为准则,利用灰狼粒子群优化混合算法,建立了目标函数,进一步求解相机的内外参数。研究结果表明,此方法求解结果准确,稳定,可重复操作。此算法可以有效地提高标定的精度,结果好于其他几种方法。
英文摘要:
      Aiming at the shortcomings of the traditional calibration method, such as less parameters considered and low calibration precision,this paper applies the idea of swarm intelligence algorithm, and improves the existing particle swarm optimization algorithm and gray wolf algorithm, and proposes a hybrid optimization algorithm.Firstly, the calibrated parameter range is obtained based on Zhang's camera calibration method, and parameters are randomly generated as initial values within the range. Then, the minimum average error is used as the criterion.And the hybrid particle swarm optimization algorithm is used to further optimize the camera parameters.Experimental results of the study show that the solution of this method is accurate, stable and repeatable.This method can effectively improve the accuracy of calibration results.The final average error of optimization is better than several other methods.
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