一种基于卷积神经网络的镜头标定方法及其系统
基本信息
| 申请号 | CN201911263559.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111275768A | 公开（公告）日 | 2020-06-12 |
| 申请公布号 | CN111275768A | 申请公布日 | 2020-06-12 |
| 分类号 | G06T7/80(2017.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 唐新鲁;李江伟;夏丽敏;邢彦文;张荃;蒋芳 | 申请（专利权）人 | 深圳市德赛微电子技术有限公司 |
| 代理机构 | 广州粤高专利商标代理有限公司 | 代理人 | 深圳市德赛微电子技术有限公司 |
| 地址 | 518052广东省惠州市南山区深南大道9789号德赛科技大厦23层2303室（楼宇标识为2603室） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请涉及一种基于卷积神经网络的镜头标定方法，应用于镜头标定系统中，方法包括：获取待标定镜头所采集的图像序列，并对所述图像序列进行处理，生成输入图像序列；将所述输入图像序列输入到卷积神经网络模型的输入层，且由所述卷积神经网络模型的输出层输出角点初步位置和类别信息；根据所述角点初步位置和类别信息，对待标定镜头进行标定。其有意效果在于：解决复杂光影标定场景下的镜头标定，适用前/后装标定市场的需求；结合车辆的canbus数据，解决车辆运行状态下标定，标定场地面积小的问题；利用传统的预/后处理算法，解决CNN模型在小数据样本下，精度不高的问题。 |
