【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法，属于图像处理。
技术介绍
1、在自动驾驶系统、增强现实、混合现实以及机器人领域中，多传感器标定是至关重要的一项关键任务。不同类型的传感器所采集到的数据具有各自不同的特性和误差。通过标定，可以确保这些传感器的数据能够被准确地对齐和校准，从而提高感知系统的准确性和可靠性。此外，标定还有助于消除传感器可能产生的偏差或错误数据，确保系统能够准确地感知和理解数据。
2、二维图像和三维点云的标定问题可以理解为视觉姿势估计问题，它的步骤一般是找到二维像素和三维点之间的对应关系后通过epnp(详见论文‘epnp:efficientperspective-n-point camera pose estimation’)等方法来找到对应的姿势估计，即激光雷达坐标系和相机坐标系之间的变换矩阵。传统的离线标定方法通常需要利用标定板等手动设置的标记来找到一些显著特征，比如角、线段或者平面。获得对应关系后通过解决一个非线性最小二乘概率最终估计出需要的变换矩阵。传统的离线方法操作过程复杂且无...
【技术保护点】
1.一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法，其特征在于，数据预处理和边缘提取，生成符合神经网络模型的输入与任务要求的数据；包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法，其特征在于，将预处理后的数据输入神经网络模型后，输出二维和三维对应的描述子，通过描述子的相似度匹配得到2D-3D匹配点对即二维和三维特征点的对应关系；包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法，其特征在于，数据预处理和边缘提取，生成符合神经网络模型的输入与任务要求的数据；包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法，其特征在于，将预处理后的数据输入神经网络模型后，输出二维和三维对应的描述子，通过描述子的相似度匹配得到2d-3d匹配点对即二维和三维特征点的对应关系；包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法，其特征在于，点云特征提取网络为pointnet++网络对点云进行特征提取；
5.根据权利要求3所述的一种基于边缘特征的三维点云与二维图像在线标定方法，其特征在于，对点云特征提取网络和图像特征提取网络提取的特征加上位置编码；
6.根据权利要...
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