一种基于深度学习语义分割的棋盘格检查方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于深度学习语义分割的棋盘格检查方法，所述方法用于任何相机标定时检测棋盘格用，首先获取棋盘格图像，以达到标定相机的内外参的目的，通过车载摄像头以获取图像并进行棋盘格检查。相对于传统的图像处理方法，本申请请准度高、误差度小，可以结合传统棋盘格检测的优点，提升对环境中干扰项的适应能力，同时也提升了对环境光照的适应能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习语义分割的棋盘格检查方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113112552A
申请号 ：
CN202110439985.8
公开（公告）日 ：
2021-07-13
申请日 ：
2021-04-23
授权号 ：
CN113112552B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
杨盼王瑞罗先伟朱晶星赖杰
申请人 ：
上汽大通汽车有限公司
申请人地址 ：
上海市杨浦区军工路2500号
代理机构 ：
南京苏科专利代理有限责任公司
代理人 ：
姚姣阳
优先权 ：
CN202110439985.8
主分类号 ：
G06T7/80
IPC分类号 ：
G06T7/80 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/80
通过图像分析确定摄像机内部或外部的参数，例如摄像机校准
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2021-07-30 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/80
申请日 : 20210423
申请日 : 20210423
2021-07-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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