[發明專利]相機外參標定方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202211051513.6
• 申請日: 2022-08-31
• 公開（公告）號: CN115330886A
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 李耀萍;賈雙成;朱磊;單國航
• 申請（專利權）人: 智道網聯科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06V20/56;G06V10/22;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京匯鑫君達知識產權代理有限公司 11769
• 代理人: 李辰

本申請涉及一種相機外參標定方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。該方法包括：獲取待標定相機針對同一標定參照物拍攝的至少三張連續的標定樣本圖像；將至少三張標定樣本圖像輸入卷積層進行特征提取，得到標定樣本圖像特征；將標定樣本圖像特征輸入至全連接層，得到特征整合結果；將特征整合結果輸入到預設的雙向門控制循環單元，得到門控輸出結果；將門控輸出結果通過全連接層整合，得到待標定相機的外參。本申請實施例通過多次無固定起始點的卷積對標定樣本圖像進行處理，提取標定樣本圖像的特征圖，并對特征圖采用雙向GRU結構處理，能夠有效降低相機外參標定的誤差，能夠有效提升模型準確率的同時，避免人工誤差，提高相機標定效率。

技術領域

本申請涉及神經網絡技術領域，尤其涉及一種相機外參標定方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著圖像識別和計算機技術的快速發展，自動駕駛技術也已經處于穩步發展階段。

對于自動駕駛技術，比較關鍵的就是圖像識別技術，通過車載相機識別道路上的障礙物、車道線等，而車載相機在使用之前，需要進行標定，標定結果的準確與否，將直接影響對車載相機拍攝的圖片的識別效果，進而影響自動駕駛的安全性?，F有對相機的標定技術中，采用單張照片進行標定，先通過人工對單張照片進行標注，再計算相機的外參，因為人工誤差的存在，會導致相機標定結果并不準確，而再采用簡單的神經網絡進行標定時，也產生較大的誤差。

發明內容

為解決或部分解決相關技術中存在的問題，本申請提供一種相機外參標定方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，能夠快速準確地對待標定相機進行標定，避免人工誤差，降低標定誤差。

本申請第一方面提供一種相機外參標定方法，該方法包括：

獲取待標定相機針對同一標定參照物拍攝的至少三張連續的標定樣本圖像；

將所述至少三張連續的標定樣本圖像輸入卷積層進行特征提取，得到標定樣本圖像特征；

將所述標定樣本圖像特征輸入至全連接層，對特征進行整合，得到特征整合結果；

將所述特征整合結果輸入到預設的雙向門控制循環單元，得到門控輸出結果；

將所述門控輸出結果通過全連接層整合，得到待標定相機的外參。

作為本申請一種可能的實施方式，在該實施方式中，所述將所述至少三張連續的標定樣本圖像輸入卷積層進行特征提取，得到標定樣本圖像特征，包括：

針對所述至少三張標定樣本圖像中的一張標定樣本圖像，采用多次卷積運算提取特征，得到所述一張標定樣本圖像的圖像特征。

作為本申請一種可能的實施方式，在該實施方式中，所述針對所述至少三張標定樣本圖像中的一張標定樣本圖像，采用多次卷積運算提取特征，得到所述一張標定樣本圖像的圖像特征，包括：

針對所述至少三張標定樣本圖像中的第i張標定樣本圖像，以所述標定樣本圖像的第i個特征點為起點，采用步長為n的卷積層對所述標定樣本圖像進行特征提取，得到所述第i張標定樣本圖像的圖像特征；其中，i為大于0小于n的整數。

作為本申請一種可能的實施方式，在該實施方式中，所述將所述標定樣本圖像特征輸入至全連接層，對特征進行整合，得到特征整合結果，包括：

將每張所述標定樣本圖像的圖像特征輸入至對應的全連接層，得到每張所述樣本圖像對應的特征整合結果。

作為本申請一種可能的實施方式，在該實施方式中，所述將所述特征整合結果輸入到預設的雙向門控制循環單元，得到門控輸出結果，包括：

針對每張所述標定樣本圖像對應的特征整合結果，分別采用雙向門控制循環單元進行特征融合，得到各所述標定樣本圖像對應的門控輸出結果。