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申请/专利权人：重庆科技大学
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了固态激光雷达直方图的优化方法及系统，首先针对固态激光雷达遭受到的不同类型噪声进行噪声估计概率模型建立，对固态激光雷达收集到的每个像素点的二维直方图数据进行初步降噪处理，以抑制背景噪声和硬件偶发噪声的影响。随后，将处理后的二维直方图数据映射为三维直方图，利用一种跨帧特征聚合循环神经网络对映射后的三维直方图进行特征增强和二次降噪优化，进一步提高数据的信噪比，增强了固态激光雷达对细微结构的捕捉能力，显著提升了测距和成像的准确性和效率。与现有技术相比，本发明能够有效降低噪声干扰，提高成像质量和定位精度，具有较强的实用性和广泛的应用前景。
主权项：1.固态激光雷达直方图的数据降噪与特征增强方法，其特征在于，包括步骤：S1、测量固态激光雷达的噪声数据并基于所述噪声数据建立噪声估计概率模型；S2、使用所述噪声估计概率模型逐像素点对所述固态激光雷达的各帧原始直方图进行初步降噪得到多帧初步降噪后二维直方图；S3、将多帧所述初步降噪后二维直方图映射到三维空间，得到多帧初步降噪后三维直方图；S4、对多帧所述初步降噪后三维直方图进行跨帧特征聚合和降噪优化，得到多帧二次降噪与特征增强三维直方图；针对每一帧的初步降噪后三维直方图，所述S4具体包括步骤：S41、提取以一帧的初步降噪后三维直方图为中心、2M+1帧长度的初步降噪后三维直方图序列的2M+1层初始特征，M为不小于1的自然数；S42、对除该帧的初步降噪后三维直方图所对应初始特征之外的其他2M层初始特征进行时空特征增强，得到2M层时空增强特征；S43、将2M层时空增强特征分别与该帧的初步降噪后三维直方图的初始特征进行聚合，得到对应的2M层聚合特征；S44、将所述2M层聚合特征与该帧的初步降噪后三维直方图的初始特征进行结合，得到该帧的二次降噪与特征增强三维直方图。
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权利要求：
百度查询： 重庆科技大学 固态激光雷达直方图的优化方法及系统
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