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申请/专利权人：深圳市慧脑智芯科技有限公司
摘要：本发明涉及雷达数据处理技术领域，具体涉及一种基于脉冲卷积神经网络的激光雷达时域数据处理方法，包括以下步骤：接收激光雷达采集的原始时域数据；对原始数据进行预处理，包括去除噪声、数据对齐操作；自适应数据增强；在自适应数据增强的基础上，构建脉冲卷积神经网络模型；结合激光雷达时域数据中的时序信息和空间信息，引入时空信息关联建模方法，将自适应数据增强后的数据输入脉冲卷积神经网络模型进行训练；在训练过程中优化网络结构和参数以提高性能。本发明，有效地捕获时域数据中的关键信息，为后续的时空信息关联建模提供了重要的特征表示。
主权项：1.一种基于脉冲卷积神经网络的激光雷达时域数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：接收激光雷达采集的原始时域数据；S2：对原始数据进行预处理，包括去除噪声、数据对齐操作；S3：自适应数据增强，根据激光雷达采集的原始时域数据，采用自适应数据增强技术，以提高数据被模型处理时的泛化能力和抗干扰能力；S4：在自适应数据增强的基础上，构建脉冲卷积神经网络模型，通过卷积层、池化层结构提取数据特征；S5：结合激光雷达时域数据中的时序信息和空间信息，引入时空信息关联建模方法，利用空间注意力机制、循环神经网络RNN以及多层感知机，对时序信息和空间信息进行有效关联，识别和跟踪运动目标；S6：将自适应数据增强后的数据输入脉冲卷积神经网络模型进行训练；S7：在训练过程中优化网络结构和参数以提高性能；S8：完成模型训练后，使用脉冲卷积神经网络模型对激光雷达时域数据进行特征提取和目标检测。
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权利要求：
百度查询： 深圳市慧脑智芯科技有限公司 一种基于脉冲卷积神经网络的激光雷达时域数据处理方法
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