摘要
随着自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）的快速发展，车载视觉系统作为其关键技术之一，正受到越来越多的关注。
双目视觉系统凭借其能够提供深度信息的特点，在障碍物检测、车道线识别以及车辆定位等方面具有广泛的应用前景。
然而，双目视觉系统的精度和可靠性高度依赖于摄像头的标定精度。
本文针对车载双目视觉摄像头标定系统开发进行了研究，首先阐述了双目视觉和摄像头标定的基本原理，并分析了车载环境下标定所面临的挑战。
其次，对国内外现有的标定方法进行了综述，包括传统标定方法、基于深度学习的标定方法以及自标定方法，并分析了各自的优缺点。
此外，本文还介绍了标定系统的设计与实现过程，包括硬件平台搭建、软件算法开发以及系统性能测试等方面。
最后，对全文进行了总结，并展望了车载双目视觉摄像头标定技术的发展趋势。
关键词：车载双目视觉；摄像头标定；深度学习；系统开发；精度评估
随着汽车智能化和网联化的快速发展，高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术得到了越来越广泛的应用。
作为ADAS和自动驾驶的核心技术之一，车载视觉系统能够感知周围环境信息，为车辆决策提供依据。
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