[发明专利]一种基于蝙蝠算法的相机标定参数优化方法有效
| 申请号： | 201811024046.1 | 申请日： | 2018-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN109448060B | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 李晓川;何茂林;唐侨 | 申请（专利权）人： | 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/80 | 分类号： | G06T7/80;G06N3/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 叶新平 |
| 地址： | 516006 广东省惠州市仲恺高新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于蝙蝠算法的相机标定参数优化方法，对相机读入的输入图像进行标定得到标定参数，同时对该图像进行角点检测，根据图像标定参数和检测到的角点定义适应度函数，然后使用蝙蝠算法对该适应度函数进行寻优搜索，在满足既定条件的情况下，蝙蝠算法进行寻优搜索，最终给出最优解，即标定参数的最优值。该方法使用简单，搜索效率高，收敛速度快，可并行处理，需调参数少，能够快速地对标定参数进行搜索优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 蝙蝠 算法 相机 标定 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于蝙蝠算法的相机标定参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：读取一帧图像；步骤2：将相机模型简化为透镜模型，通过透镜模型获取世界坐标点在图像坐标中的像素坐标，并计算相机的标定参数；步骤3：通过角点检测算法获取世界坐标下图像点的坐标在图像坐标中的像素坐标点；步骤4：使用步骤2和步骤3得到的模型转换像素坐标和角点检测像素坐标建立相机标定参数的适应度函数；步骤5：针对相机标定参数的适应度函数，基于蝙蝠算法对适应度函数进行搜索更新；步骤6：判断蝙蝠搜索算法是否满足终止条件，若满足终止条件，则转至步骤7；若否，则转至步骤4；步骤7：输出标定参数最优值；步骤8：判断当前图像是否为最后一帧图像，若是则转至步骤9；若否，则转至步骤1；步骤9：保存相机标定参数的最优值。
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