一种基于深度学习的机载激光测深波形超分辨率重建方法及其系统

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一种基于深度学习的机载激光测深波形超分辨率重建方法及其系统
申请号:CN202511145146
申请日期:2025-08-15
公开号:CN121028029A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本申请设计了一种基于深度学习的机载激光测深波形超分辨率重建方法,包括:采用机载激光测深(ALB)系统同步获取高/低分辨率的全波形数据;对低分辨率全波形数据进行线性插值上采样,与高分辨率全波形数据构成时间分辨率匹配的全波形数据对;基于深度学习构建波形超分辨率网络;将全波形数据对输入到网络中进行训练和测试,得到波形超分辨模型;将实际测量采集的低分辨率全波形数据线性插值上采样后输入到波形超分辨率模型中,输出对应的超分辨率全波形数据。本申请可实现ALB全波形数据高分辨信息的精准重建,在不改变硬件配置的条件下提升全波形ALB系统的整体测量性能。
技术关键词
超分辨率重建方法 波形 超分辨率网络 激光 频域特征 上采样 数据采集模块 注意力 测深系统 高速数据采集系统 动态门控 解码器 采样率 通道 编码器 超分辨率模型 抑制噪声干扰