[发明专利]一种改进的全波形LiDAR数据贝叶斯分解算法在审
| 申请号： | 202210654233.8 | 申请日： | 2022-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN114997402A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 陆妍玲;周国清;龙舒桦 | 申请（专利权）人： | 桂林理工大学 |
| 主分类号： | G06N7/00 | 分类号： | G06N7/00;G06F17/18;G06F17/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进的全波形LiDAR数据贝叶斯分解算法。它包括步骤1：基于传统阈值法构建新的一阶可导阈值函数，开发一种适用于双频激光雷达系统降噪的自适应阈值方法，为后续的波形分解进行有效去噪。步骤2：基于MCMC抽样的全波形LiDAR数据贝叶斯分解算法优化。步骤3：基于MCMC算法的全波形LiDAR数据贝叶斯分解模型构建。其中，该改进方法基于贝叶斯推断理论，通过MCMC算法给出所有未知参数的估计值，可以量化评估LiDAR数据中普遍存在的不确定性。同时，对MCMC算法中的收敛条件进行优化，并建立延迟拒绝的条件。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 波形 lidar 数据 贝叶斯 分解 算法 | ||
【主权项】：
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