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龙图腾网获悉上海术之道医疗科技有限公司申请的专利一种相机标定方法、标定装置及计算机可读存储介质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：CN114387353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210051874.4，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种相机标定方法、标定装置及计算机可读存储介质是由葛嵩松设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种相机标定方法、标定装置及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种相机标定方法、标定装置及计算机可读存储介质，其中，相机标定方法包括：建立深度学习模型，确定所述深度学习模型的训练目标集及训练样本集，并对所述深度学习模型进行训练；在所述深度学习模型训练完成后，获取第一标定板图像，提取所述第一标定板图像中的特征点的第一像素坐标及与所述第一像素坐标对应的第一标定板坐标；通过完成训练的深度学习模型对所述第一像素坐标与所述第一标定板坐标的映射关系进行分析，输出相机参数。本申请提供的相机标定方法、标定装置及计算机可读存储介质，能够有效提高相机标定的便捷性及准确性。

本发明授权一种相机标定方法、标定装置及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种相机标定方法，其特征在于，包括： 建立深度学习模型，确定所述深度学习模型的训练目标集； 获取选定的标定板中的特征点的第三标定板坐标； 根据所述第三标定板坐标及所述训练目标集中的多组目标相机参数，结合张氏标定法，确定与所述第三标定板坐标对应的多组第三像素坐标； 在所述多组第三像素坐标的基础上增加噪声，得到多组第四像素坐标；其中，所述噪声包括高斯噪声、椒盐噪声中的至少一项； 将所述多组第四像素坐标组成的集合作为所述深度学习模型的训练样本集； 对所述深度学习模型进行训练；在所述深度学习模型的训练过程中，所述深度学习模型中的特征点优化模块用于对所述第四像素坐标进行优化；所述深度学习模型中的相机参数回归模块用于对所述第三标定板坐标及优化后的第四像素坐标的映射关系进行分析，输出与所述目标相机参数的误差小于或等于目标误差的相机参数； 在所述深度学习模型训练完成后，获取第一标定板图像，提取所述第一标定板图像中的特征点的第一像素坐标及与所述第一像素坐标对应的第一标定板坐标； 通过完成训练的所述深度学习模型对所述第一像素坐标与所述第一标定板坐标的映射关系进行分析，输出相机参数。

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