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龙图腾网获悉中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利一种单光子激光雷达数据的预处理与压缩方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120912693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511436150.1，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种单光子激光雷达数据的预处理与压缩方法及系统是由胡炳樑;张任淏;陈铁桥;李思远;陈宝澄;马腾;李西杰;张耿;王一豪;刘佳;张梦瑶;王亚婷设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单光子激光雷达数据的预处理与压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单光子激光雷达数据的预处理与压缩方法及系统，属于单光子激光雷达数据处理技术领域；该方法首先借助单光子激光雷达成像系统采集目标距离图像，为后续处理提供原始数据。接着，针对采集图像的每个像素点构建频率‑时间直方图，以直观呈现光子在时间维度上的分布情况。随后，对各像素点的直方图开展高斯拟合与峰值筛选操作，精准识别有效光子信号峰值，剔除噪声与干扰带来的虚假信号，提升数据质量。最后，将筛选后的峰值对应光子数据输入多注意力三维单光子压缩神经网络，利用该网络强大的特征提取、高效压缩机制与灵活输出控制能力，实现单光子激光雷达数据的高效压缩，为单光子激光雷达技术在多领域的应用提供有力支持。

本发明授权一种单光子激光雷达数据的预处理与压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种单光子激光雷达数据的预处理与压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过单光子激光雷达成像系统进行目标距离图像采集； 对采集的目标距离图像的每个像素点构建对应的频率-时间直方图； 对每个像素点的频率-时间直方图进行高斯拟合，并进行峰值筛选； 将筛选后的峰值对应的光子数据输入多注意力三维单光子压缩神经网络进行数据压缩； 其中，所述对每个像素点的频率-时间直方图进行高斯拟合，并进行峰值筛选，具体为： 对每个像素点的频率-时间直方图通过高斯混合函数拟合光子分布，得到个拟合函数；通过高斯混合函数拟合光子分布具体为： 其中，是第个高斯峰的振幅；是第个高斯峰的均值；是第个高斯峰的标准差；代表高斯峰的位置；表示目标距离图像的第行第列的像素点的频率-时间直方图的高斯拟合结果；exp表示自然指数函数；表示高斯峰的总个数； 通过最小二乘法优化所述个拟合函数的参数，得到个拟合函数的参数；具体为： 通过最小二乘法更新直到损失函数最小；所述损失函数的表达式为： 其中，为待优化迭代参数集合；为频率-时间直方图中实际观测到的第个数据点；表示基于高斯混合模型分布的拟合函数；表示第个高斯峰的位置； 根据个拟合函数的参数进行峰值筛选，得到目标峰值； 所述将筛选后的峰值对应的光子数据输入多注意力三维单光子压缩神经网络进行数据压缩，具体为： 将所述目标峰值的时间范围内的光子数据输入多注意力三维单光子压缩神经网络进行数据压缩；所述时间范围为： 其中，是第个高斯峰的均值；是第个高斯峰的标准差；表示目标峰值的时间范围。

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