一种基于单像素时间分辨探测器的目标识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于单像素时间分辨探测器的目标识别方法。该方法包括：通过脉冲激光器发出脉冲光，并经过发射器发射后照亮目标物体；通过接收器和光纤单元，单像素时间分辨探测器接收经由目标物体的各个表面返回来的回波信号并记录回波信号到达的时间，得到距离回波特性数据；对距离回波特性数据进行预处理，并利用训练完成的目标识别神经网络对预处理后的距离回波特性数据进行处理，得到目标物体的识别结果。本发明专利技术同时还提供了一种目标识别神经网络的训练方法、电子设备以及存储介质。质。质。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单像素时间分辨探测器的目标识别方法


[0001]本专利技术涉及激光雷达领域，特别涉及一种基于单像素时间分辨探测器的目标识别方法、一种目标识别神经网络的训练方法、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]目标识别技术利用计算机，通过对目标的某些特征进行分析，根据已知训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行判决分类，最终实现对目标的种类、姿态等性质的识别和判断。目标识别技术在自动驾驶、远程监控、国防安全等诸多领域具有广泛的应用。
[0003]现有技术中的目标识别方法包括基于二维图像对目标进行识别的方法、基于目标三维点云的目标识别方法以及基于雷达频谱的目标识别方法等；然而，上述目标识别方法都需要探测器以阵列或者扫描的方式对目标进行探测，而阵列或者扫描的形式会占用更多资源，因此，上述目标识别方法存在处理流程复杂、数据采集时间久、识别速度相对较慢等技术问题。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种基于单像素时间分辨探测器的目标识别方法、一种目标识别神经网络的训练方法、电子设备以及存储介质，以期至少本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单像素时间分辨探测器的目标识别方法，其特征在于，包括：通过脉冲激光器发出脉冲光，并经过发射器发射后照亮整个目标物体；通过接收器和光纤单元，所述单像素时间分辨探测器接收经由所述目标物体的各个表面返回来的回波信号并记录所述回波信号到达的时间，得到距离回波特性数据，其中，所述单像素时间分辨探测器的视场覆盖所述目标物体；对所述距离回波特性数据进行预处理，并利用训练完成的目标识别神经网络对预处理后的距离回波特性数据进行处理，得到所述目标物体的识别结果，其中，所述目标物体的识别结果包括目标物体的种类和姿态信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述距离回波特性数据进行预处理包括：获取所述距离回波特性数据的数据强度信息和峰值位置信息，并基于所述数据强度信息对所述距离回波特性数据进行归一化预处理；基于所述数据强度信息和所述峰值位置信息，对经过归一化预处理所得到距离回波特性数据进行循环移位操作，得到预处理后的距离回波特性数据。3.根据权利要求1方法，其特征在于，所述脉冲激光器是能够发射皮秒至亚纳秒脉冲光的激光器；其中，所述发射器和所述接收器的发散角根据所述目标物体的大小和距离确定，所述发射器和所述接收器包括准直头、透镜、散射片、裸光纤头；其中，所述单像素时间分辨探测器采用铟镓砷单光子雪崩二极管；其中，通过同步装置采用信号发生器同时给所述脉冲激光器和所述单像素时间分辨探测器发送触发信号，并用所述单像素时间分辨探测器来记录目标回波光子到达时间的方式来实现信号同步。4.一种目标识别神经网络的训练方法，应用于权利要求1
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3任一项所述的方法，其特征在于，包括：基于样本物体的属性信息，生成用于训练所述目标识别神经网络的距离回波特性训练数据集；基于距离回波特性数据的强度不变性和平移不变性，对距离回波特性训练数据集进行预处理，得到预处理后的训练数据集；根据预定义的损失函数和预定义的优化器，利用所述预处理后的训练数据集对所述目标识别神经网络进行迭代训练，直到满足预设训练条件，得到训练完成的目标识别神经网络。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标识别神经网络基于一维Unet进行构建；其中，所述预定的损失函数包括交叉熵损失函数；其中，所述预定义的优化器包括自适应矩估计优化器和随机梯度下降优化器。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于样本物体的属性信息，生成用于训练所述目标识别神经网络的距离回波...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐飞虎，洪裕，黄鑫，黎正平，潘建伟，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：