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公开(公告)号:CN119762596A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411802989.8
申请日:2024-12-09
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/80 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的相机‑雷达外参自标定方法及系统,有效应对多传感器设备运动场景中实时在线外参联合标定问题。方法包括:获取相机和激光雷达同步数据;标定相机内参并获取初始相对外参;获取初始点云数据在图像坐标系下的投影图;量化补偿模块补偿点云像素化过程的损失量;相机图像经过深度估计模型获取预测深度信息;构建相机‑激光雷达联合外参在线自标定系统,依次经过特征提取、数据融合、外参回归、特征更新等模块完成联合外参在线标定。基于该方法的系统实现了全自动化在线实时自标定,满足高精度、实时性和高可靠性的需求,具有良好的标定效果。