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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于深度学习的无标定板变焦相机自标定方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120070601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510551015.5，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种基于深度学习的无标定板变焦相机自标定方法及系统是由甄航;金荣河;高智;朱禹涵设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的无标定板变焦相机自标定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的无标定板变焦相机自标定方法及系统，属于相机标定技术领域，包括：获取同视角、不同焦距的图像组和同焦距、不同视角的图像组；利用改进的轻量化ASTR算法对两个图像组进行特征点匹配，得到第一组匹配点对和第二组匹配点对；基于第一组匹配点对，采用最小二乘法，计算得到同视角、不同焦距的图像组的缩放中心；基于第二组匹配点对，计算得到同焦距、不同视角的图像组的相机内参矩阵，并基于相机内参矩阵进行多项式拟合，求解所述多项式得到相机内参值；基于得到的缩放中心和相机内参值，完成变焦相机的自标定。本发明不仅减少了计算复杂度，还扩展了方法适用的场景范围，有效提高了标定精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于深度学习的无标定板变焦相机自标定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无标定板变焦相机自标定方法，其特征在于，包括： 基于拍摄的图像，分组得到同视角、不同焦距的图像组和同焦距、不同视角的图像组； 利用改进的轻量化自适应点引导变压器模型对两个图像组进行特征点匹配，得到第一组匹配点对和第二组匹配点对；所述轻量化自适应点引导变压器模型的改进，包括：基于移动卷积神经网络V4的主干网络，引入倒置瓶颈块和深度可分离卷积模块；将所述主干网络的特征金字塔网络模块替换为移动卷积神经网络V4-特征金字塔网络模块；在自适应点引导变压器的点引导聚合模块中，引入双重交叉注意力机制，将交叉采样层数从四层减少为两层，并将粗粒度匹配的尺度从改为； 基于第一组匹配点对，采用最小二乘法，计算得到同视角、不同焦距的图像组的缩放中心；基于第二组匹配点对，计算得到同焦距、不同视角的图像组的相机内参矩阵，并基于相机内参矩阵进行多项式拟合，求解所述多项式得到相机内参值； 基于同视角、不同焦距的图像组的缩放中心和同焦距、不同视角的图像组的相机内参值，完成相机的自标定。

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