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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利基于多摄像头的自动标定方法、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：CN114332238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202111544425.5，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权基于多摄像头的自动标定方法、装置、设备及存储介质是由刘晶;彭政;易满成;黎颖;黄薇蓉;俞思帆;刘健欣;李卓坚;姜伟;朱明华;张连源设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多摄像头的自动标定方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及位置标定技术领域，公开了一种基于多摄像头的自动标定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：步骤1，在工作现场区域设置N个摄像头；步骤2，在工作现场区域的多个作业空间设置M个定标物，记录定标物的空间坐标；步骤3，使用N个摄像头对M个定标物进行拍摄，得到定标物在摄像头中的图像坐标；步骤4，将摄像头拍摄到的定标物的图像坐标作为输入，对应的定标物的空间坐标作为目标输出，来训练预先构建的神经网络初始模型，得到最终的神经网络分类器；步骤5，利用神经网络分类器对待定位物体的空间位置进行识别。实施本发明实施例，可以在摄像头数量或和位置调整后的自动标定，无需人工重新进行标定。

本发明授权基于多摄像头的自动标定方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多摄像头的自动标定方法，其特征在于，包括：步骤1，确定需要定位的工作现场区域，在所述工作现场区域设置N个摄像头；步骤2，在所述工作现场区域的多个作业空间设置M个定标物，记录第i个定标物的空间坐标xi,yi；其中，1≤i≤M；步骤3，使用所述N个摄像头对M个定标物进行拍摄，得到第i个定标物在第j个摄像头中的图像坐标pij,qij，其中，1≤j≤N；步骤4，将摄像头拍摄到的定标物的图像坐标作为输入，对应的定标物的空间坐标作为目标输出，来训练预先构建的神经网络初始模型，得到最终的神经网络分类器；步骤5，利用所述神经网络分类器对待定位物体的空间位置进行识别，其包括：当摄像头数量和位置均未变化时，将所述待定位物体在各个摄像头中的图像坐标输入所述神经网络分类器，得到所述待定位物体的空间坐标；当摄像头数量或和位置变化时，将未变化的摄像头定义为第一摄像头，将增加或和位置变化的摄像头定义为第二摄像头，将所述待定位物体在第一摄像头中的图像坐标输入所述神经网络分类器，得到所述待定位物体的空间坐标，并根据所述待定位物体的空间坐标以及所述待定位物体在第一摄像头和第二摄像头中的图像坐标对所述神经网络分类器进行重新训练；所述将摄像头拍摄到的定标物的图像坐标作为输入，对应的定标物的空间坐标作为目标输出，来训练预先构建的神经网络初始模型，得到最终的神经网络分类器，包括：对于所述步骤3中确定的共计M×N组图像坐标，随机产生P组屏蔽矢量，其中屏蔽矢量中共含有N个元素，每个元素对应于一个摄像头，元素的取值为1或0，当所述元素取值为1时，则代表该元素对应的摄像头图像坐标保持不变；当所述元素取值为0时，则对应摄像头的图像坐标设置为原点；将与所述屏蔽矢量所对应的摄像头拍摄到的定标物的图像坐标作为输入信息，对应的定标物的空间坐标作为目标输出，来训练预先构建的神经网络初始模型，得到最终的神经网络分类器。

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