从特征的可得性来说，角点无疑是的选择，但是从特征的稳定性来说，角点极易受外界环境或图像角度的影响。图片中一个远处建筑物上的角点，43%激光雷达定标板，可能换一个相机拍摄的角度拍摄的图像中的相同点不再是角点。因而，研讨人员设计了一系列人为的特征，46%激光雷达定标板，能够更稳定地、地被提取和应用。激光雷达定标板
广州景颐光电科技有限公司是一家集研发、生产、营销为一体的高新技术企业，人为的特征点由关键点（Key-point)和描画子（Descriptor)构成，两者分别代表特征的位置和性质。由于特征点反映的是图像在特征点部分的信息，49%激光雷达定标板，因而特征点需求能反映其临近像素的信息，这由描画子来完成。激光雷达定标板
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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。针对数据质量的问题，Scott等人（321指出不同数据对标定的奉献不同，激光雷达定标板，给出了一套标定场景选择的计划。随着深度学习的蓬勃展开，相机－激光雷达外参标定同样呈现了相关应用。激光雷达定标板
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]，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
广州景颐光电科技有限公司是一家集研发、生产、营销为一体的高新技术企业，与此同时从相机图像中提取出顶点的图像2D坐标。经过简单的黑白相间的标定物对相机和单线激光雷达中止了标定。激光雷达定标板
在184办法中，Geiger等人提出了一种新的棋盘格角点的检测办法，该办法能够在一帧数据内对相机和激光雷达的外参求出多个解。Guindel等人19经过简单的标定物完成了激光雷达面相机的自动标定。手动相机－激光雷达的标定办法多种多样，不同办法在不同细致的应用场景下也抵达了很高的精度。激光雷达定标板
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