一种AI视觉相机外参标定系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种AI视觉相机外参标定系统及方法，涉及相机外参标定技术领域，包括利用环境感知传感器阵列采集环境参数形成环境特征向量；将环境特征向量与图像数据深度融合得到融合数据；将融合数据输入多层深度特征提取网络形成高维特征矩阵；利用基于深度学习的相机外参预测模型预测最优相机外参并生成反馈信号；依据反馈信号计算环境适应系数对模型自校准；采用校准后的模型参数确定相机外参实现动态精准标定。本发明专利技术通过环境感知与深度学习结合，实现相机外参的高精度动态标定，提高成像准确性与稳定性，形成闭环优化系统持续提升标定效果，适应复杂多变环境，为AI视觉应用提供可靠标定技术支撑。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及相机外参标定，特别是一种ai视觉相机外参标定系统及方法。

技术介绍

1、随着计算机视觉技术的发展，ai视觉相机外参标定技术逐渐成为研究热点。传统标定方法主要依赖人工特征提取和固定模型计算，如利用棋盘格图案提取角点进行标定，这些方法在稳定环境下取得了一定成果，相关技术在智能驾驶、工业检测等领域有广泛应用，研究热度持续上升。

2、然而，现有技术存在诸多不足。其无法适应复杂多变的环境，环境参数变化对外参精度影响大，导致标定结果不稳定。同时，传统方法仅利用图像单一数据源，忽视多源数据融合的价值，信息不充分。此外，反馈优化机制缺失，模型无法根据误差自我改进，难以满足高精度动态标定需求，无法像本专利技术一样，通过深度融合环境与图像数据、引入反馈自校准机制，实现高精度动态标定。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术提供了一种ai视觉相机外参标定方法解决现有的ai视觉相机外参标定方法存在无法适应复杂环境的问题，无法充分利用多源数据融合的问题，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种AI视觉相机外参标定方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的AI视觉相机外参标定方法，其特征在于：所述利用环境感知传感器阵列实时高频采集环境参数，初步滤波处理后形成环境特征向量，具体步骤为，

3.如权利要求2所述的AI视觉相机外参标定方法，其特征在于：所述将环境特征向量与AI视觉相机拍摄的图像数据进行深度融合，通过特征对齐算法在时空维度精确对齐，得到融合数据，具体步骤为，

4.如权利要求3所述的AI视觉相机外参标定方法，其特征在于：所述将融合数据输入多层深度特征提取网络，提取深度特征表示形成高维特征矩阵，具体步骤为，

5.如...

【技术特征摘要】

1.一种ai视觉相机外参标定方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的ai视觉相机外参标定方法，其特征在于：所述利用环境感知传感器阵列实时高频采集环境参数，初步滤波处理后形成环境特征向量，具体步骤为，

3.如权利要求2所述的ai视觉相机外参标定方法，其特征在于：所述将环境特征向量与ai视觉相机拍摄的图像数据进行深度融合，通过特征对齐算法在时空维度精确对齐，得到融合数据，具体步骤为，

4.如权利要求3所述的ai视觉相机外参标定方法，其特征在于：所述将融合数据输入多层深度特征提取网络，提取深度特征表示形成高维特征矩阵，具体步骤为，

5.如权利要求4所述的ai视觉相机外参标定方法，其特征在于：所述将高维特征矩阵输入基于深度学习的相机外参预测模型，预测最优相机外参并经反馈评估模块量化评估生成反馈信号，具体步骤为，

6.如权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：代鑫，朱星池，李家博，
申请(专利权)人：江苏视海智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：