【技术实现步骤摘要】
一种结合点云和语义识别的双目摄像头标定方法
本专利技术涉及双目标定
,更具体地说,它涉及一种结合点云和语义识别的双目摄像头标定方法。
技术介绍
双目摄像头因其双目视觉的slam(即时定位与地图构建)稳定性好,功能强大,广泛应用于各种机器人上。但是,目前双目摄像头定位方法存在双目点云存在可能畸变的情况,标定方法复杂,精准度较差,并且目前其他双目标定方法都涉及复杂数据计算,视觉定位应用的门槛高。基于上述问题,需要提出一种方法简单,可靠性强,大大降低视觉定位应用门槛的结合点云和语义识别的双目摄像头定位方法。
技术实现思路
针对实际运用中这一问题,本专利技术目的在于提出一种结合点云和语义识别的双目摄像头标定方法,具体方案如下:一种结合点云和语义识别的双目摄像头标定方法,包括如下步骤:1)选择标识物,训练像素级别图像语义识别机器学习模型(M),通过对所述模型(M)的转移学习,以使得所述语义识别机器学习模型(M)识别标识物;2)双目摄像头输出点云和图片,所述语义识别机器学习模型(M)识别所述图片中的标识物,并从所述双目摄像头像素中找到所述对应像素在点云中的位置,对所述标识物进行定位,记录所述标识物在所述双目摄像头坐标系下的坐标(x),同时记录所述标识物在世界坐标系下的坐标(y),得到坐标组合(x,y);3)改变所述双目摄像头与所述标识物的相对位置;4)重复多次所述步骤2)和所述步骤3),得到多组所述坐标组合(x,y);5)将多组所述坐标组合 ...
【技术保护点】
1.一种结合点云和语义识别的双目摄像头标定方法,其特征在于,包括如下步骤:/n1)选择标识物,训练像素级别图像语义识别机器学习模型(M),通过对所述模型(M)的转移学习,以使得所述语义识别机器学习模型(M)识别标识物;/n2)双目摄像头输出点云和图片,所述语义识别机器学习模型(M)识别所述图片中的标识物,并从所述双目摄像头像素中找到所述对应像素在点云中的位置,对所述标识物进行定位,记录所述标识物在所述双目摄像头坐标系下的坐标(x),同时记录所述标识物在世界坐标系下的坐标(y),得到坐标组合(x,y);/n3)改变所述双目摄像头与所述标识物的相对位置;/n4)重复多次所述步骤2)和所述步骤3),得到多组所述坐标组合(x,y);/n5)将多组所述坐标组合(x,y)输入统计模型f,得到f(x)->y的方法。/n
【技术特征摘要】
1.一种结合点云和语义识别的双目摄像头标定方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)选择标识物,训练像素级别图像语义识别机器学习模型(M),通过对所述模型(M)的转移学习,以使得所述语义识别机器学习模型(M)识别标识物;
2)双目摄像头输出点云和图片,所述语义识别机器学习模型(M)识别所述图片中的标识物,并从所述双目摄像头像素中找到所述对应像素在点云中的位置,对所述标识物进行定位,记录所述标识物在所述双目摄像头坐标系下的坐标(x),同时记录所述标识物在世界坐标系下的坐标(y),得到坐标组合(x,y);
3)改变所述双目摄像头与所述标识物的相对位置;
4)重复多次所述步骤2)和所述步骤3),得到多组所述坐标组合(x,y);
5)将多组所述坐标组合...
【专利技术属性】
技术研发人员:李维钧,陈柯,袁标,王金悦,
申请(专利权)人:上海点甜农业专业合作社,
类型:发明
国别省市:上海;31
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