基于卷积神经网络的运动模糊编码点识别

摘要：

为解决运动目标三维视觉测量中的运动模糊视觉特征难以识别的问题提出一种利用卷积神经网络识别布设于运动目标上的、具有一定运动模糊效应的视觉编码点的方法.首先构建并解析运动模糊编码点识别网络(MBC Net);然后通过分析运动模糊效应形成机理设计实现六参数驱动的运动模糊图像模拟生成系统并利用该系统模拟生成的100类编码点共对66.5万幅运动模糊图像进行网络训练和测试以解决大量实拍样本数据难以获得
的问题.对实际拍摄的5类编码点共1.5万幅的运动模糊图像进行实验的结果表明其识别精度达到了92.51%;该方
法模拟生成的编码点运动模糊图像可以获得良好的网络训练效果且构建的MB Cnet具有良好的泛化性能.

关键词：机器视觉、图像识别、运动模糊、卷积神经网络、编码点

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51575276

在线出版日期：2017-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1844-1852