(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210643939.4 (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人 上海鱼微阿科技有限公司 地址 201612 上海市松江区新 桥镇漕松路1 号3幢8楼 (72)发明人 马学健　费越　 (74)专利代理 机构 北京惠科 金知识产权代理有 限公司 1 1981 专利代理师 袁晓哲 (51)Int.Cl. G06T 7/80(2017.01) G06T 7/73(2017.01) (54)发明名称 一种基于无向有权图的多标定块多摄像头 标定方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于无向有权图的多标 定块多摄像头标定方法及系统， 涉及摄像头标定 技术领域， 该方法包括： 基于一体机中标记摄像 头拍摄的一帧多标定块被观测图， 确定标记摄像 头的内参矩阵， 进而确定一体机中每个摄像头的 内参矩阵； 基于一体机中每个摄像头拍摄的T帧 多标定块被观测图， 确定多标定块被观测图集 合， 进而计算每个元素对应的位姿信息； 根据元 素对应的位姿信息， 构建每个元素对应的无向有 权图， 并采用优化算法， 确定每个摄像头相对于 世界坐标系的最优位姿； 摄像头相对于世界坐标 系的最优位姿为所述摄像头的外参矩阵。 本发明 能够有效且高精度标定摄像头的内参及多个摄 像头之间的外参。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 114913245 A 2022.08.16 CN 114913245 A 1.一种基于无向有权图的多标定块多摄 像头标定方法， 其特 征在于， 包括： 基于一体机 中标记摄像头拍摄的一帧多标定块被观测图， 确定所述标记摄像头的内参 矩阵， 进而确定所述一体机中每个摄像头的内参矩阵； 所述标记摄像头为所述一体机中任 一摄像头； 基于所述一体机中每个摄像头拍摄的T帧多标定块被观测图， 确定多标定块被观测图 集合； 所述多标定块被观测图集合包括T个元素； 所述元素包括同一时刻每个摄像头拍摄的 一帧多标定块被观测图； 根据所述多标定块被观测图集合， 计算每个所述元素对应的位姿信息； 所述位姿信息 包括每个摄像头相对于世界坐标系的位姿以及每 个标定块相对于世界坐标系的位姿； 根据所述元 素对应的位姿信息， 构建每 个所述元 素对应的无向有权图； 根据每个所述元素对应的无向有权 图， 采用优化算法， 确定每个摄像头相对于世界坐 标系的最优位姿； 所述摄 像头相对于世界坐标系的最优位姿为所述摄 像头的外参矩阵。 2.根据权利要求1所述的一种基于无向有权图的多标定块多摄像头标定方法， 其特征 在于， 所述根据所述多标定块被观测图集合， 计算每个所述元素对应的位姿信息， 具体包 括： 根据标记元素包括的多标定块被观测图， 确定所述标记元素中每个所述标定块对应的 摄像组； 所述标定块对应的摄像组包括所述标定块被拍摄时所用的摄像头； 所述标记元素 为任一所述元 素； 根据每个所述标定块对应的摄像组， 计算所述标记元素中每个所述摄像头相对于世界 坐标系的位姿； 根据每个所述摄像头相对于世界坐标系的位姿， 计算所述标记元素中每个所述标定块 相对于世界坐标系的位姿， 进 而计算每 个所述元 素对应的位姿信息 。 3.根据权利要求2所述的一种基于无向有权图的多标定块多摄像头标定方法， 其特征 在于， 所述根据每个所述标定块对应的摄像组， 计算所述标记元素中每个所述摄像头相对 于世界坐标系的位姿， 具体包括： 使用PnP算法， 计算所述标记元 素中所述标定块与所述摄 像头之间的位姿； 根据多标定块约束关系、 以及所述标记元素中所述标定块与所述摄像头之间的位姿， 计算所述标记元 素中每个所述摄 像头相对于世界坐标系的位姿。 4.根据权利要求1所述的一种基于无向有权图的多标定块多摄像头标定方法， 其特征 在于， 所述根据所述元素对应的位姿信息， 构建每个所述元素对应的无向有权图， 具体包 括： 将标记元素中的所述摄像头确定为摄像头节点， 将所述标记元素中的所述标定块确定 为标定块节点； 根据每个所述摄像头相对于世界坐标系的位姿和每个所述摄像头相对于世界坐标系 的位姿， 确定所述标记元 素中所述摄 像头节点与所述标记块节点之间的链接关系； 根据所述标记元素中的所述摄像头节点、 所述标记块节点、 以及所述摄像头节点与所 述标记块节点之间的链接关系， 确定所述标记元素对应的无向有权图， 进而确定每个所述 元素对应的无向有权图。 5.根据权利要求1所述的一种基于无向有权图的多标定块多摄像头标定方法， 其特征权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114913245 A 2在于， 所述根据每个所述元素对应的无向有权图， 采用优化算法， 确定每个摄像头相对于世 界坐标系的最优位姿， 具体包括： 根据每个所述元 素对应的无向有权图， 确定每 个所述元 素对应的图权 重； 以目标图权重最小为目标， 采用LM算法优化每个摄像头相对于世界坐标系的位姿， 并 将所述目标图权重最小时所对应的每个摄像头相对于世界坐标系的位姿确定为每个摄像 头相对于世界坐标系的最优位姿； 所述目标图权重为对所有 所述元素对应的图权重进 行求 和后得到的图权 重。 6.根据权利要求5所述的一种基于无向有权图的多标定块多摄像头标定方法， 其特征 在于， 所述无向有权图包括摄像头节 点、 标记块节点、 以及摄像头节点与标记 块节点之 间的 链接关系； 所述根据每个所述元素对应的无向有权图， 确定每个所述元素对应的图权重， 具 体包括： 根据标记元 素对应的无向有权图， 确定所述标记元 素中每个所述链接关系的图权 重； 将所述标记元素中的所有所述链接关系的图权重进行求和， 并将求和结果确定为所述 标记元素对应的图权 重， 进而确定每 个所述元 素对应的图权 重。 7.根据权利要求6所述的一种基于无向有权图的多标定块多摄像头标定方法， 其特征 在于， 所述链接关系的图权 重为： 其中， 表示在第t帧时第j个摄像头节点与第i个标记块节点的观 测约束方程， e(i,j,t)表示在第t帧时第j个摄像头节点与第i个标记块节点 的图权重， 表示第t帧时第j个摄像头节点与第i个标记块节点之间的观测误差向量， 表示 的转 置向量， 表示第t帧时第j个摄像头节点与第i个 标定块节点之间的信息矩阵， u表示摄像 头观测值， s表示尺度因子， Hj(*)表示第j个摄像头的畸变变换函数， 表示在第t帧时第 j个摄像头在世界坐标系中的位姿， P表示u对应标定块上的角点； Kj表示第j个摄像头的内 参矩阵， fx和fy分别表示水平方向和竖直方向的像元比例， ux和uy表示摄像头主点 坐标。 8.根据权利要求7所述的一种基于无向有权图的多标定块多摄像头标定方法， 其特征 在于， 所述目标图权 重的表达式： 其中， m为标定块的个数， n 为摄像头的个数。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114913245 A 3