公开(公告)号：CN114692509A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210422814.9

申请日：2022-04-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈颖豪 ,  王琴 ,  李剑 ,  陈彦昆

IPC: G06F30/27 ,  G06T17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04 ,  G06F119/10

Abstract: 本发明属于激光雷达技术领域，具体涉及基于多阶段退化神经网络的强噪声单光子三维重建方法。克服了经典的单光子成像方法在低信号光子与背景噪声比下成像效果不佳，需调整一些超参数以保持精度和计算效率导致实用性受限制的问题，主要包括以下步骤：步骤1、获取数据集；步骤2、构建用于单光子重建的多阶段退化神经网络；步骤3、使用训练集训练网络，并验证网络，观察所训练的网络是否达到预期的效果；步骤4、将测试集数据输入网络实现强噪声单光子三维重建，恢复出深度图。

公开(公告)号：CN114692509B

公开(公告)日：2023-02-14

申请号：CN202210422814.9

申请日：2022-04-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈颖豪 ,  王琴 ,  李剑 ,  陈彦昆

IPC: G06F30/27 ,  G06T17/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F111/04 ,  G06F119/10

Abstract: 本发明属于激光雷达技术领域，具体涉及基于多阶段退化神经网络的强噪声单光子三维重建方法。克服了经典的单光子成像方法在低信号光子与背景噪声比下成像效果不佳，需调整一些超参数以保持精度和计算效率导致实用性受限制的问题，主要包括以下步骤：步骤1、获取数据集；步骤2、构建用于单光子重建的多阶段退化神经网络；步骤3、使用训练集训练网络，并验证网络，观察所训练的网络是否达到预期的效果；步骤4、将测试集数据输入网络实现强噪声单光子三维重建，恢复出深度图。