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一种面向移动视觉系统的成像参数优化方法本发明涉及一种面向移动视觉系统的成像参数，并对所述成像参数进行约束获取图像数练集包括所述图像数据对应的成像参数和图像2构建映射模型，基于所述映射模型获取符合预设图S2、通过适应度函数对所述初始化种群中编码后S3、将所述输出成像参数输入所述映射模型，S4、当寻优获得的所述输出成像参数满足所述最优通过统计方法分析不同成像参数对图像质量的影响程度，获取包括选取清晰度、功率谱和信噪比作为图像质量评价指标，通过熵权法对所价指标进行赋权，获取所述图像数据对应的图像质量评价结果，其中所述清晰度通过3数据采集模块，用于获取影响图像质量的成像参数，并对所述成映射模块，用于构建映射模型，基于所述映射模型获取符合预设优化模块，用于以图像质量评价值的最大期望值为S2、通过适应度函数对所述初始化种群中编码后S3、将所述输出成像参数输入所述映射模型，S4、当寻优获得的所述输出成像参数满足所述最优所述成像参数获取单元，通过统计方法分析不同成像45[0022]S2、通过适应度函数对所述初始化种群中编码后的待优[0024]S4、当寻优获得的所述输出成像参数满足所述最优质量6[0039]所述成像参数获取单元，通过统计方法分析不同成像参数对图像质量的影响程[0043]3、本发明优化后的图像具有更好的视觉效果，能够提供更加令人满意的用户体7大的因素参数进行设置，进而获取在不同成像参数条件下的初始图像数据和成像参数数8公式为功率谱可对移动图像的模糊程度进行量Python的xlwings库按照光源强度_相机曝光时间_被检测对象与相机距离_后缀格式的方式进行命名并与图像质量评价指标结果一同输出到Excel9其中，ei表示评价指标i的[0081]步骤S7中所述使用卷积神经网络构建出图像成像系统参数与移动全过程图像质[0082]神经网络映射模型通过使用Python3.8调用torch中的CNN(卷积神经网络回归器)[0083]首先，需要利用卷积神经网络(CNN)对CCD/CMOS传感器输入的复杂多变视觉模态信息进行特征提取和降维，设CCD传感器阵列在某时刻信息输入量为xieR",c为输入特划分为训练集、验证集和测试集，采用70％、15％、15％的比例，评价数据分别存放在验证所构建的映射模型预测是否准确。使用训练集对构建的卷积神经网络模型进行训练，两个个体相同位置上的参数进行重组，进而获得新的图像成像系统参数。选择使用公式和X=(1-K)X。+KX,来模拟基因的交叉。对于基因变异，选择随机变[0101]所述成像参数获取单元，通过统计方法分析不同成像参数对图像质量的影响程航与控制单元用于控制小车的运动轨迹，确保小车能够按照预定路径或避开障碍物行进；

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