摄像头屏蔽器对网络供电的干扰

    本文提出了一种通过定位扩展焦点（FOE）进行相机自我运动估计的方案。我们证明了摄像头双线性约束导致运动参数的次优解，因为它不对应于最大似然估计。本文的贡献在于，我们研究了不同的误差度量，评估了这些度量，并提出分别在相关和独立噪声干扰器模型下使用两个归一化误差度量。它们被证明在最大似然意义上是最优的。

    此外，基于目标函数的双线性性质，我们建议使用一些特定的监控优化算法来实现高效和准确的收敛。鲁棒估计问题也被用来处理由独立运动引起的异常值。实验中取得了令人满意的结果。所估计的运动参数可用于检测道路上各种独立运动的物体。相机对主点和主距离等固有参数的校准是基于相机二维图像屏蔽器的三维测量应用的最重要技术之一。

    主点是相机光轴与图像平面的交点，主距离是镜头中心与主点监控摄像头之间的距离尽管许多研究人员已经对相机参数校准技术进行了深入研究，但校准误差仅通过有限的实验和模拟进行了检查，没有更多。采用双基准平面相机校准技术，本文从理论上检验了各种条件下的校准误差，如基准平面平移，以及基准点图像坐标的提取误差被视为误差来源的主要距离。用解析方程对F和P的估计误差进行了理论公式化，并将干扰屏蔽器理论值与模拟值进行了比较，验证了公式的有效性。