基于深度学习的多小球辅助多相机标定方法及其系统

本公开涉及基于深度学习的多小球辅助多相机标定方法及其系统，所述方法包括：获取多组图像数据集，利用目标检测算法从图像数据集中，提取每组图像的标定部件上各散斑标志点的图像坐标；基于图像坐标和标定部件的几何信息，利用多视图几何关系和欧式结构恢复算法求解多相机的投影矩阵；将投影矩阵作为初始值，利用光束法平差算法对投影矩阵进行非线性优化，得到优化后的标定结果；将优化后的标定结果与固定棋盘格标定板进行世界坐标系的匹配，实现多相机的位姿标定。本公开方法简便实用、鲁棒性好，可快速精确的识别标定物。