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摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种激光雷达数据处理方法及系统，采用双边滤波和高斯滤波为多峰提取和特征提取提供更为准确和稳定的基础；采用多峰提取有效提高了信号的鲁棒性，减少了噪声干扰；采用3DCNN提取局部空间特征，捕捉细节和局部结构信息；采用Transformer网络提取全局特征，捕捉长距离依赖关系；采用多峰分析对神经网络提取的峰值进行分类和分析，进一步优化数据质量；将神经网络输出的特征和多峰分析的特征进行融合，实现局部和全局特征的互补，提高特征提取的鲁棒性和精确度；对融合特征使用中值滤波处理，进一步去除孤立噪声点，提升数据质量；对中值滤波后的特征数据重构，生成与原始直方图数据维度一致的优化直方图数据。
主权项：1.激光雷达数据处理方法，其特征在于，包括步骤：S1、使用高斯滤波和双边滤波分别对激光雷达的原始直方图数据进行降噪处理；S2、通过多峰提取技术，分别将高斯滤波和双边滤波后的直方图数据分为多个相邻区域，并在每个区域内提取局部最大值及其对应的bin号，得到对应的两组特征组数据；S3、将两组特征组数据进行升维，并分别输入3D卷积神经网络即3DCNN和Transformer网络进行局部特征和全局特征的提取；S4、通过多峰分析技术，对3DCNN和Transformer网络提取的特征向量进行多峰分析，提取各自的峰分类概率、飞行时间值、距离、概率密度函数四类特征，得到对应的多峰分析特征向量；S5、将3DCNN和Transformer网络提取的特征向量与多峰分析特征向量进行融合，得到融合特征；S6、对融合特征进行中值滤波；S7、对滤波后的融合特征进行直方图数据重构，生成与原始直方图数据维度一致的优化直方图数据。
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百度查询： 重庆科技大学 激光雷达数据处理方法及系统
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