一种非重叠视场双目相机外参标定方法及系统

本发明提供一种非重叠视场双目相机外参标定方法及系统，该方法应用于非重叠视场区域中，设置控制点并利用全站仪获取控制点的三维坐标，通过双目相机采集包含控制点的图像；而后利用控制点的三维坐标构建重投影误差函数，得到相机外参的初值；在Transformer网络中设计图像分支和点云分支，分别提取图像特征与坐标特征，而后进行跨模态特征关联，并构建加权多目标损失函数，训练后得到图像特征和坐标特征的匹配信息；最后通过光束平差法模型对外参进行优化求解，训练后输出优化后的相机外参。本发明克服了传统方法对视场重合度的依赖，同时解决了利用深度学习进行外参标定时存在的尺度漂移问题，支持复杂场景标定。