北京有竹居网络技术有限公司高文昭获国家专利权
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龙图腾网获悉北京有竹居网络技术有限公司申请的专利深度相机的标定方法、装置、设备及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：CN113870361B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202111152027.9，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权深度相机的标定方法、装置、设备及存储介质是由高文昭;程京;刘鑫;焦少慧设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度相机的标定方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种深度相机的标定方法、装置、设备及存储介质。包括：控制待标定深度相机对3D标定板从多个角度和或多个距离进行拍摄，获得RGB图和深度图；提取所述RGB图中的第一特征点信息和所述深度图中的第二特征点信息；其中，所述第一特征点信息包括第一特征点坐标和第一深度；所述第二特征点信息包括第二特征点坐标和第二深度；基于所述第一特征点信息和所述第二特征点信息对设定神经网络模型进行训练，获得所述深度相机的标定模型。本公开实施例提供的深度相机的标定方法，基于RGB图中的第一特征点信息和深度图中的第二特征点信息对设定神经网络模型训练，以获得深度相机的标定模型，可以提高深度相机标定的精度及效率。
本发明授权深度相机的标定方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度相机的标定方法，其特征在于，包括： 控制待标定深度相机对3D标定板从多个角度和或多个距离进行拍摄，获得RGB图和深度图； 提取所述RGB图中各标定块的第一特征点信息和所述深度图中各标定块的第二特征点信息；其中，所述第一特征点信息包括第一特征点坐标和第一深度；所述第二特征点信息包括第二特征点坐标和第二深度； 将所述第二特征点信息输入设定神经网络模型，获得预测特征点信息； 确定所述预测特征点信息和所述第一特征点信息间的损失函数； 基于所述损失函数对设定神经网络模型进行训练，获得所述深度相机的标定模型；其中，所述深度相机的标定模型是指基于所述第一特征点信息对所述深度图各像素点的坐标信息和深度信息进行矫正的模型； 其中，提取所述RGB图中各标定块的第一深度，包括： 确定所述待标定深度相机光心和所述3D标定板间的距离； 根据所述距离和标定块的高度确定所述第一深度。
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