一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的鏡頭標定方法及其系統(tǒng)
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN201911263559.2 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN111275768A | 公開(公告)日 | 2020-06-12 |
申請公布號 | CN111275768A | 申請公布日 | 2020-06-12 |
分類號 | G06T7/80(2017.01)I | 分類 | - |
發(fā)明人 | 唐新魯;李江偉;夏麗敏;邢彥文;張荃;蔣芳 | 申請(專利權(quán))人 | 深圳市德賽微電子技術(shù)有限公司 |
代理機構(gòu) | 廣州粵高專利商標代理有限公司 | 代理人 | 深圳市德賽微電子技術(shù)有限公司 |
地址 | 518052廣東省惠州市南山區(qū)深南大道9789號德賽科技大廈23層2303室(樓宇標識為2603室) | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本申請涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的鏡頭標定方法,應用于鏡頭標定系統(tǒng)中,方法包括:獲取待標定鏡頭所采集的圖像序列,并對所述圖像序列進行處理,生成輸入圖像序列;將所述輸入圖像序列輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入層,且由所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出層輸出角點初步位置和類別信息;根據(jù)所述角點初步位置和類別信息,對待標定鏡頭進行標定。其有意效果在于:解決復雜光影標定場景下的鏡頭標定,適用前/后裝標定市場的需求;結(jié)合車輛的canbus數(shù)據(jù),解決車輛運行狀態(tài)下標定,標定場地面積小的問題;利用傳統(tǒng)的預/后處理算法,解決CNN模型在小數(shù)據(jù)樣本下,精度不高的問題。?? |
