【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能优化的激光雷达信号增强方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的飞速发展，激光雷达系统在诸多领域，如环境监测、气象分析等，发挥着越来越重要的作用。然而，传统的激光雷达技术在面对弱回波信号时，往往存在探测能力不足的问题，这严重影响了系统的性能和应用范围。特别是在复杂多变的环境条件下，如何确保激光雷达系统的高灵敏度探测，一直是业界亟待解决的技术难题。
技术实现思路
1、为了改善上述问题，本申请提供了一种基于人工智能优化的激光雷达信号增强方法及系统。
2、本申请实施例提供一种基于人工智能优化的激光雷达信号增强方法，应用于信号增强系统，所述方法包括：
3、对原始激光雷达数据进行特征向量挖掘，获得所述原始激光雷达数据的原始信号状态监测向量；
4、对所述原始激光雷达数据对应的原始点云探测数据进行特征向量挖掘，获得所述原始点云探测数据的激光点云时空联动向量；
5、对所述原始激光雷达数据对应的若干个原始激光雷达数据段进...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能优化的激光雷达信号增强方法，其特征在于，应用于信号增强系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始激光雷达数据对应的若干个原始激光雷达数据段进行特征向量挖掘，获得每个所述原始激光雷达数据段对应的信噪变化趋势向量，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述若干个原始激光雷达数据段的获得步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对表面性能映射信息对应的若干个超表结构模型数据进行特征向量挖掘，获得每组所述超表结构模型数据对应的量化结构几何分布矢量，包括
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能优化的激光雷达信号增强方法，其特征在于，应用于信号增强系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始激光雷达数据对应的若干个原始激光雷达数据段进行特征向量挖掘，获得每个所述原始激光雷达数据段对应的信噪变化趋势向量，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述若干个原始激光雷达数据段的获得步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对表面性能映射信息对应的若干个超表结构模型数据进行特征向量挖掘，获得每组所述超表结构模型数据对应的量化结构几何分布矢量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述目标空间排布状态信息集进行特征向量挖掘，获得所述超表结构模型数据对应的量化结构几何分布矢量，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每组所述量化结构几何分布矢量，对所述原始信号状态监测向量、所述激光点云时空联动向量、若干个所述信噪变化趋势向量和...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘钧，邓雨旺，李佳，刘春泽，陈松路，舒仕江，王柏林，张鑫，
申请(专利权)人：中国华云气象科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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