图像自身包含丰厚的颜色、纹理信息，39%激光雷达定标板，但不能直接为标定提供准确的信息，因而诸多问题首先从图像中提取特征，特征类型包括角点、边缘等，这些特征在不同图像中保管了一些不变的信息，在大量的图像中能够反复运用，能够显著地与图像其他局部中止有效的辨别。激光雷达定标板
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Schneider等人133]提出将深度学习应用到标定问题的办法，相机图像和激光雷达点云给被分别经过神经网络提取特征，再中止回归。Iyer等人13416经过现存的成熟的残差神经网络［35]，37%激光雷达定标板，应用已有数据锻炼网络。深度学习办法的主要问题是需求经过大量的锻炼，并且泛化才干低，运用条件较为苛刻。激光雷达定标板
因而给出目的函数来权衡深度不连续和边缘的匹配水平：其中f是不同图像和点云的索引，激光雷达定标板，（i.j)是像素坐标的索引，表示了对应的激光雷达点经过投影后在像素坐标系的位置。上述目的函数可经过一个全局搜索来中止优化。激光雷达定标板
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