多向前方交会与单隐层神经网络结合的近景前方交会法

摘要：

针对三维坐标求解精度受非线性误差影响的问题,提出了一种多像前方交会与单隐层BP神经网络相结合的方法.基本过程为:①在样本点真实世界坐标已知的条件下,构建关于世界坐标的拉格朗日方程,对相机外参进行优化,以得到更高精度的三维坐标初值.②利用计算得到的三维坐标和真实三维坐标分别作为输入和输出参数对单隐层BP神经网络进行训练.③将三维坐标初值带入网络模型对其进行改正.试验结果表明:①相较于前方交会、稀疏光束法平差及典型神经网络方法,在试验装置环境视场内,本文方法解算精度较高,最大偏差为0.4927 mm.②相较于典型神经网络方法,本文网络结构为3-6-3,结构简单且计算效率高.

关键词：前方交会、外方位参数、BP神经网络、拉格朗日方程、稀疏光束法平差

所属期刊栏目：49

分类号：P232(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金41561082

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：736-745