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公开(公告)号：CN118229799A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410513954.6
申请日：2024-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/80 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的特征级相机‑激光雷达在线标定方法，首先利用手眼估计器对相机和激光雷达进行粗标定，通过估计的初始六自由度外参将激光雷达原始点云投影到图像上，得到粗标定后匹配的激光雷达点云与相机图像；再构建多约束Transformer深度网络模型并进行模型训练，输出预测后更精准的六自由度外参；所述网络模型包括Token金字塔模块、Transformer融合器模块、特征注入模块和多约束模块；将粗标定后匹配的激光雷达点云与相机图像输入到多约束Transformer深度网络中进行精标定，最后引入迭代优化策略，得到精确鲁棒的六自由度外参，进一步提高标定结果的精度和鲁棒性。
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