[发明专利]相机标定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种相机标定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取标定样本图像，所述标定样本图像用于标定待标定相机，所述标定样本图像中至少包括三条车道线；

将所述标定样本图像输入至预设的相机外参标定模型，得到所述待标定相机的外参。

2.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述预设的相机外参标定模型通过如下方法训练：

获取样本图像集，所述样本图像集中的每张样本图像包含至少三条车道线；

采用所述样本图像集，对预先设置的相机外参标定模型进行训练，其中，所述相机外参标定模型为深度学习神经网络模型；

当所述相机外参标定模型的误差函数的值小于预设阈值时，完成所述相机外参标定模型的训练。

3.根据权利要求2所述的相机标定方法，其特征在于，所述采用所述样本图像集，对预先设置的相机外参标定模型进行训练，包括：

将所述样本图像输入所述预先设置的相机外参标定模型；

将所述样本图像中的至少三条车道线投影到预设的投影空间，得到至少三条投影线段；

调节所述相机外参标定模型中的相机外参，以使所述至少三条投影线段所在的直线平行。

4.根据权利要求3所述的相机标定方法，其特征在于，所述误差函数表示的是投影线段所在的直线的平行程度，所述当所述相机外参标定模型的误差函数的值小于预设阈值时，完成所述相机外参标定模型的训练，包括：

当所述至少三条投影线段的平行程度满足预设要求时，完成所述相机外参标定模型的训练。

5.一种相机标定装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取标定样本图像，所述标定样本图像用于标定待标定相机，所述标定样本图像中至少包括三条车道线；

外参确定模块，用于将所述标定样本图像输入至预设的相机外参标定模型，得到所述待标定相机的外参。

6.根据权利要求5所述的相机标定装置，其特征在于，所述外参确定模块还包括相机外参标定模型训练模块，所述相机外参标定模型训练模块包括：

样本集获取模块，用于获取样本图像集，所述样本图像集中的每张样本图像多包含至少三条车道线；

训练模块，用于采用所述样本图像集，对预先设置的相机外参标定模型进行训练，其中，所述相机外参标定模型为深度学习神经网络模型；

误差判定模块，用于当所述相机外参标定模型的误差函数的值小于预设阈值时，完成所述相机外参标定模型的训练。

7.根据权利要求6所述的相机标定装置，其特征在于，所述训练模块包括：

图像输入单元，用于将所述样本图像输入所述预先设置的相机外参标定模型；

图像处理单元，用于将所述样本图像中的至少三条车道线投影到预设的投影空间，得到至少三条投影线段；

标定单元，用于调节所述相机外参标定模型中的相机外参，以使所述至少三条投影线段所在的直线平行。

8.根据权利要求7所述的相机标定装置，其特征在于，所述误差函数为投影线段所在的直线的平行程度，所述误差判定模块用于：

当所述至少三条投影线段的平行程度满足预设要求时，完成所述相机外参标定模型的训练。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。