[发明专利]一种雷达和相机的标定自检方法及电子设备

权利要求书

1.一种雷达和相机的标定自检方法，其特征在于，所述方法包括：

获取雷达的点云数据和相机的RGB图像；

将所述点云数据转换为二维平面上的深度图像；

分别对所述深度图像和所述RGB图像进行特征提取，得到对应的深度图像特征和RGB图像特征；

将所述深度图像特征和所述RGB图像特征进行融合，得到融合特征；

将所述融合特征输入状态判定网络中，得到状态标签；

根据所述状态标签确定所述雷达和所述相机是否需要标定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云数据转换为二维平面上的深度图像，包括：采用相机模型将点云数据转换为二维平面上的深度图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用相机模型将点云数据转换为二维平面上的深度图像，包括：

获取点云数据在三维空间的坐标；

根据所述点云数据在三维空间的坐标及所述雷达的外参、所述相机的内参，确定所述点云数据在二维平面的像素；

对比相同像素上点的前后位置，得到所述深度图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对所述深度图像和所述RGB图像进行特征提取，得到对应的深度图像特征和RGB图像特征，包括：

将所述深度图像输入第一特征提取网络，得到所述深度图像特征；将所述RGB图像输入第二特征提取网络，得到所述RGB图像特征。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述深度图像特征和所述RGB图像特征进行融合，得到融合特征，包括：

将所述深度图像特征和所述RGB图像特征输入特征融合网络，得到所述融合特征。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述状态判定网络采用全连接网络。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述全连接网络包括第一全连接层和第二全连接层。

8.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述状态判定网络的训练数据的正样本为标定准确的数据，负样本为标定准确的参数加大于阈值的随机扰动。

9.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态标签确定所述雷达和所述相机是否需要标定，包括：

若所述状态标签为负，则雷达和所述相机需要进行标定；

若所述状态标签为正，则雷达和所述相机不需要进行标定。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-9中任一所述的雷达和相机的标定自检方法。