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龙图腾网获悉比亚迪股份有限公司申请的专利相机和激光雷达联合标定方法以及存储介质、电子设备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：CN116363195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202111562128.3，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权相机和激光雷达联合标定方法以及存储介质、电子设备是由宋健飞;陈国芳;贺琼英设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本相机和激光雷达联合标定方法以及存储介质、电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种相机和激光雷达联合标定方法、装置以及介质、电子设备，方法包括：通过相机获取包含标定目标物的图像数据，通过激光雷达获取包含标定目标物的点云数据；利用第一神经网络模型对图像数据进行处理，得到标定目标物的2D坐标数据真实值；基于球面投影将点云数据映射成二维深度图像，并利用第二神经网络模型对二维深度图像进行标定目标物语义分割，得到标定目标物的3D坐标数据；构建第三神经网络模型，利用3D坐标数据及其对应的2D坐标数据真实值训练第三神经网络模型，根据训练好的第三神经网络模型得到相机和激光雷达的位姿关系。该方法可避免因人工介入引入的随机误差，同时提高标定的准确性和高效性。

本发明授权相机和激光雷达联合标定方法以及存储介质、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种相机和激光雷达联合标定方法，其特征在于，所述方法包括： 通过相机获取包含标定目标物的图像数据，通过激光雷达获取包含所述标定目标物的点云数据； 利用第一神经网络模型对所述图像数据进行处理，得到所述标定目标物的2D坐标数据真实值； 基于球面投影将所述点云数据映射成二维深度图像，并利用第二神经网络模型对二维深度图像进行标定目标物语义分割，得到所述标定目标物的3D坐标数据； 构建第三神经网络模型，并将所述3D坐标数据输入至所述第三神经网络模型，输出2D坐标数据预测值； 利用所述2D坐标数据真实值和所述2D坐标数据预测值训练所述第三神经网络模型，根据训练好的第三神经网络模型得到所述相机和所述激光雷达的位姿关系； 所述第一神经网络模型和所述第二神经网络模型均采用卷积神经网络模型； 所述第一神经网络模型包括Focus模块、CBL模块、CSP模块、SPP模块； 所述第二神经网络模型包括Focus模块、CBL*1模块组成的网络结构； 所述第三神经网络模型为采用反向传播算法的前馈神经网络模型，包括输入层、隐藏层、输出层，各层之间通过网络权重和偏差进行连接。

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