多摄像头标定方法、设备、存储介质及车辆.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116051655A(43)申请公布日2023.05.02(21)申请号202310114190.9(22)申请日2023.02.07(71)申请人北京四维图新科技股份有限公司地址100094北京市海淀区丰豪东路四维图新大厦A座10层(72)发明人段翔宇(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205专利代理师马明明刘芳(51)Int.Cl.G06T7/80(2017.01)权利要求书2页说明书11页附图4页(54)发明名称多摄像头标定方法、设备、存储介质及车辆(57)摘要本申请实施例提供一种多摄像头标定方法、设备、存储介质及车辆，该方法包括获取多个摄像头分别在预设时间段内采集的真实图像，针对多个摄像头中的每个摄像头，根据第一摄像头与第二摄像头之间的位姿转换关系，对第二摄像头对应的真实图像进行位姿转换，生成第一摄像头对应的合成渲染图像，根据第一摄像头对应的真实图像和第一摄像头对应的合成渲染图像之间的误差，确定第一摄像头对应的误差函数，第一摄像头为自身摄像头，第二摄像头为多个摄像头中除自身摄像头之外的至少一个摄像头，根据多个误差函数，对多个位姿转换关系进行优化，获得多个摄像头的外参。本申请实施例提供的多摄像头标定方法，降低了成本，扩大了适用范围。CN116051655ACN116051655A权利要求书1/2页1.一种多摄像头标定方法，其特征在于，包括：获取多个摄像头分别在预设时间段内采集的真实图像；针对所述多个摄像头中的每个摄像头，根据第一摄像头与第二摄像头之间的位姿转换关系，对所述第二摄像头对应的真实图像进行位姿转换，生成所述第一摄像头对应的合成渲染图像；根据所述第一摄像头对应的真实图像和所述第一摄像头对应的合成渲染图像之间的误差，确定所述第一摄像头对应的误差函数；所述第一摄像头为自身摄像头；所述第二摄像头为所述多个摄像头中除自身摄像头之外的至少一个摄像头；根据多个所述误差函数，对多个所述位姿转换关系进行优化，获得多个所述摄像头的外参。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一摄像头与第二摄像头之间的位姿转换关系，对所述第二摄像头对应的真实图像进行位姿转换，生成所述第一摄像头对应的合成渲染图像，包括：将所述第一摄像头采集的真实图像输入所述第一摄像头对应的神经网络分支，获得所述第一摄像头对应的神经辐射场描述；将所述第二摄像头采集的真实图像输入所述第二摄像头对应的神经网络分支，获得所述第二摄像头对应的神经辐射场描述；基于所述第一摄像头对应的神经辐射场描述，根据所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的位姿转换关系，对所述第二摄像头对应的神经辐射场描述进行位姿转换，生成所述第一摄像头对应的合成渲染图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一摄像头采集的真实图像输入所述第一摄像头对应的神经网络分支，获得所述第一摄像头对应的神经辐射场描述，包括：将所述第一摄像头采集的真实图像输入特征提取层，获得所述真实图像的特征信息；将所述特征信息输入多层感知机MLP，获得所述第一摄像头对应的神经辐射场描述。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述误差函数，对多个所述位姿转换关系进行优化，获得多个所述摄像头的外参，包括：根据多个所述摄像头的误差函数，确定总误差函数；基于所述总误差函数，对摄像头之间的位姿转换关系进行优化，并根据所述总误差函数的函数值小于或等于预设阈值时对应的摄像头之间的位姿转换关系，确定多个所述摄像头的外参。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述总误差函数的函数值小于或等于预设阈值时对应的摄像头之间的位姿转换关系，确定多个所述摄像头的外参，包括：若优化过程中，所述总误差函数的函数值的最小值小于或等于预设阈值，则根据所述总误差函数的函数值小于预设阈值时对应的摄像头之间的位姿转换，确定多个所述摄像头的外参。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若优化过程中，所述总误差函数的函数值的最小值大于预设阈值，则返回执行获取多个摄像头分别在预设时间段内采集的真实图像，针对所述多个摄像头中的每个摄像头，根据第一摄像头与第二摄像头之间的位姿转换关系，对所述第二摄像头对应的真实图像进行2CN116051655A权利要求书2/2页位姿转换，生成所述第一摄像头对应的合成渲染图像，根据所述第一摄像头对应的真实图像和所述第一摄像头对应的合成渲染图像之间的误差，确定所述第一摄像头对应的误差函数，根据多个所述摄像头的误差函数，确定总误差函数，基于所述总误差函数，对摄像头之间的位姿转换关系进行优化的步骤。7.根据权利要求1‑6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述误差函数，对多个所述位姿转换关系进行优化，包