【技术实现步骤摘要】
图像拍摄装置的参数标定方法、设备及存储介质
[0001]本申请涉及电子设备的参数标定技术，尤其涉及一种图像拍摄装置的参数标定方法、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]单目摄像头姿态角的标定在无人机、机器人、自动驾驶汽车领域均有应用。在基于摄像头采集的图像数据进行目标测距、定位等操作时，摄像头的姿态角信息必不可少，因此对摄像头姿态角的标定也是基于摄像头进行环境感知的必要操作，并且对标定流程的复杂度、标定结果的准确性、标定方法的可操作性都提出了很高的要求。
[0003]目前很多标定方法都只针对可见光摄像头来进行，而在一些特殊情况下，例如夜间和雾霾等恶劣天气，可见光摄像头的效果会大打折扣，而红外摄像头则能够克服上面的困难，不依赖于光照，是根据目标的温度来成像，更适合在夜晚等照明不佳的场景使用。但是红外摄像头因为成像的特点，并不能采用可见光摄像头的标定方法。
[0004]为了实现红外摄像头的姿态角标定，公开号为CN112241007A的中国专利技术专利申请公开了一种标定方法，采集同一场景下的激光雷达的点云数据以及...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像拍摄装置的参数标定方法，其特征在于，包括：通过对图像拍摄装置的成像过程进行建模，获取所述图像拍摄装置的成像网络模型；获取在世界坐标系下位于目标对象上呈预设分布关系的输入点集的第一坐标，以获得输入点集数据；基于所述输入点集在所述世界坐标系下的所述预设分布关系，确定所述成像网络模型的输出点集在样本图像上的约束，并根据所述约束构建所述成像网络模型的损失函数，其中，所述样本图像为所述图像拍摄装置采集的包含所述目标对象的图像；将所述输入点集数据输入至所述成像网络模型，并根据所述损失函数和所述目标对象在所述样本图像中的像素信息对所述成像网络模型进行训练，直至所述损失函数收敛时完成所述训练，并根据训练好的所述成像网络模型的参数确定所述图像拍摄装置的参数。2.根据权利要求1所述的参数标定方法，其特征在于，所述通过对图像拍摄装置的成像过程进行建模，获取所述图像拍摄装置的成像网络模型，包括：获取所述图像拍摄装置在所述世界坐标系下的第一位置；获取所述图像拍摄装置的内参；根据所述第一位置、所述内参、所述世界坐标系与相机坐标系之间的第一转换关系、所述相机坐标系与图像坐标系之间的第二转换关系、所述图像坐标系与像素坐标系之间的第三转换关系对所述图像拍摄装置的成像过程进行建模，以获得所述成像网络模型。3.根据权利要求2所述的参数标定方法，其特征在于，所述获取在世界坐标系下位于目标对象上呈预设分布关系的输入点集的第一坐标，以获得输入点集数据集，包括：确定预设的一对平行线在所述世界坐标系下的第二位置；根据所述第二位置，生成在所述世界坐标系下沿所述一对平行线的两条直线分布的输入点集的第一坐标，以获得输入点集数据。4.根据权利要求3所述的参数标定方法，其特征在于，所述确定预设的一对平行线在所述世界坐标系下的第二位置，包括：获取在所述世界坐标系下的所述一对平行线之间的第一距离；根据所述第一距离、所述一对平行线与所述世界坐标系的原点之间的第一预设关系、所述一对平行线与所述世界坐标系的各坐标轴之间的第二预设关系，确定所述一对平行线在所述世界坐标系下的第二位置。5.根据权利要求3所述的参数标定方法，其特征在于，所述基于所述输入点集在所述世界坐标系下的所述预设分布关系，确定所述成像网络模型的输出点集在样本图像上的约束，包括：获取所述一对平行线在所述样本图像中的第三位置，所述样本图像为所述图像拍摄装置所采集的包含所述一对平行线的图像；以所述第三位置作为所述输出点集在所述样本图像上的分布约束。6.根据权利要求5所述的参数标定方法，其特征在于，所述基于所述输入点集在所述世界坐标系下的所述预设分布关系确定所述成像网络模型的输出点集在所述图像拍摄装置采集的包含所述目标对象的样本图像上的约束，还包括：获取所述样本图像中所述一对平行线之间的第二距离；以所述第二距离作为所述输出点集中第一输出点与第二输出点在所述样本图像上的
距离约束，所述第一输出点对应的第一输入点与所述第二输出点对应的第二输入点在所述世界坐标系下的距离为所述第一距离。7.根据权利要求6所述的参数标定方法，其特征在于，所述根据所述约束构建所述成像网络模型的损失函数...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏欣，梁林林，
申请(专利权)人：合肥英睿系统技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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