因而，在第二阶段，激光雷达目标板，该办法引入基于深度匹配的优化，经过计算相机图像深度图和激光雷达深度图的差别来减少参数的搜索范围，为后续的优化减小计算量。在第三阶段，27%激光雷达目标板，该办法提出了改良的基于边缘匹配的优化办法，引入了深度信息，激光雷达目标板，进步了原算法的鲁棒性和运转效率。激光雷达目标板
广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。经过阶段得到外参数，激光雷达点云固然和相机图像不能完好吻合，但但能够肯定根本正确的方向。激光雷达目标板
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表示正交型第i种滤波核在某个像素点的卷积响应，f1表示正交型第i种滤波核在某个像素点的卷积响应。滤波核在图像中中止遍历卷积操作，计算每一个像素点和角点的类似性（corner likelihood)c经过角点的类似性，绝大局部的非棋盘格角点将被过滤，从而得到棋盘格角点对应的大致坐标。激光雷达目标板
广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。这种办法得到的坐标精度是有限的，需求经过在得到的角点类似图上应用非极大值抑止（non-maxima-suppression，NMS)来肯定愈加准确的结果。激光雷达目标板
广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。自标定办法采用Iyer提出的自学习办法监视本文着重研讨Iyer等人提出的基于自监视的神经网络CalibNet.他们所运用的网络由两个反对称分支组成。激光雷达目标板
分别处置相机图像和激光雷达点云深度图。关于处置深度图的分支网络，其架构和处置图像的分支类似，但是只需一半的滤波核，这样的架构在特征提取上有多方面的优势。神经网络图像应用预锻炼模型提供的参数，但深度分支的参数需求没有预锻炼参数可用。激光雷达目标板
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