[发明专利]一种光子计数激光雷达自适应噪声判断、滤波方法及装置

说明书

本发明提供了一种光子计数激光雷达自适应噪声判断、滤波方法及装置，涉及激光探测技术领域，包括：获取原始三维点云数据，根据原始三维点云数据的统计分布特征确定其中的噪声集中分布区域；根据噪声集中分布区域内的激光光束和光子信号数据点，确定平均噪声密度；根据平均噪声密度和每个光子信号数据点对应的体素激光光束，确定每个光子信号数据点的体素噪声密度；根据对应的体素光子统计数和对应的体素噪声密度，确定每个光子信号数据点为噪声信号或有效光子信号。本发明利用激光光束跟踪噪声的方式，有效确定原始三维点云数据中的噪声信号和有效光子信号，以此达到有效滤波的目的。

技术领域

本发明涉及激光探测技术领域，具体而言，涉及一种光子计数激光雷达自适应噪声判断、滤波方法及装置。

背景技术

传统线性探测体制激光雷达的探测数据是记录激光脉冲在整个传输过程的回波波形信号，该探测方法对激光脉冲的能量需求大，为了能探测更准确的目标回波信号，往往通过增大发射激光的能量的方式，因而对硬件的要求较为苛刻。

光子计数激光雷达是近年来发展出来的新型激光探测技术，其引入时间相关光子计数技术，极大地提高了系统的时间测量分辨率和探测灵敏度，同时也降低了对激光脉冲能量的要求。但是，由于光子计数激光雷达的传感器极其灵敏，在获取少量有效信号光子的同时，也会记录环境背景、探测器暗计数、多路径效应等导致的大量噪声。因此，如何有效判别光子计数激光雷达接收信号中的噪声，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明解决的技术问题是如何有效判别光子计数激光雷达接收信号中的噪声，为达上述目的，第一方面，本发明提供了一种光子计数激光雷达自适应噪声判断方法，其包括：

获取原始三维点云数据，根据所述原始三维点云数据的统计分布特征确定噪声集中分布区域；

根据所述噪声集中分布区域内的激光光束和光子信号数据点，确定平均噪声密度；

根据所述平均噪声密度和所述原始三维点云数据中的每个所述光子信号数据点对应的体素激光光束，确定每个所述光子信号数据点对应的立体区域中的体素噪声密度，其中，以每个所述光子信号数据点为中心建立对应的所述立体区域，所述体素激光光束为对应的所述立体区域内的激光光束；

根据对应的体素光子统计数和对应的所述体素噪声密度，判断每个所述光子信号数据点是否为噪声信号，其中，所述体素光子统计数为对应的所述立体区域内的所述光子信号数据点的统计数量。

由此，本发明提供的光子计数激光雷达自适应噪声判断方法利用了原始三维点云数据的统计特征初步确定噪声信号集中分布的范围，即噪声集中分布区域；并利用光束跟踪噪声的原理，根据噪声集中分布区域内的激光光束和光子信号数据点，有效估计激光光束的平均噪声密度；最后，针对每个光子信号数据点所建立的立体区域，同样利用光束跟踪噪声的原理和该立体区域的光子信号数据点的统计特征，判别每个光子信号数据点是否为噪声信号。综上，本发明充分利用三维点云数据的统计特征和光束跟踪噪声的原理，确定了每一条激光光束的平均噪声密度，再根据平均噪声密度确定每个光子信号数据点所建立的立体区域的体素光子统计数和体素噪声密度，以此有效反映该区域的噪声分布特征，利用噪声分布特征达到有效判别每个光子信号数据点是否为噪声信号的目的，准确高效地判别了原始三维点云数据中的噪声。

进一步地，所述获取原始三维点云数据，根据所述原始三维点云数据的统计分布特征确定噪声集中分布区域包括：

通过比较每个切片单元内包含的所述光子信号数据点的统计数量，确定所述原始三维点云数据中的切片中心，其中，所述切片单元为所述原始三维点云数据沿着高程方向切分的基本单元；

根据切片高程距离和预设的偏移距离，确定所述原始三维点云数据中的所述噪声集中分布区域，其中，所述切片高程距离为所述切片中心的高程距离。