[發明專利]一種基于多場景的激光測距方法及裝置

有效

• 申請號: 202010160884.2
• 申請日: 2020-03-10
• 公開（公告）號: CN111289991B
• 公開（公告）日: 2023-09-12
• 發明（設計）人: 吳松;張永奈;王軍燕;姚蘭波;曹世雄;朱紅芳
• 申請（專利權）人: 國網安徽省電力有限公司
• 主分類號: G01S17/08
• 分類號: G01S17/08;G01S7/48;G06T7/521;G06T7/60;G06F18/2411;G06N20/10
• 代理公司: 合肥市浩智運專利代理事務所(普通合伙) 34124
• 代理人: 丁瑞瑞

1.一種基于多場景的激光測距方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟一：對多種天氣情況下環境數據進行采集，其中，環境數據包括大氣壓、溫度、濕度以及塵埃的濃度；

步驟二：將環境數據分為三等份，采用三折交叉驗證的方式隨機選取其中兩份作為訓練集，另外一份作為測試集，將訓練集和測試集分別進行歸一化處理；

步驟三：構建支持向量機模型并將歸一化后的訓練集輸入到支持向量機模型中進行訓練，利用歸一化后的測試集對訓練好的支持向量機模型進行測試，重復三次，保存準確率最高的支持向量機模型作為訓練好的支持向量機模型；

步驟四：采集實時的環境數據歸一化后輸入到訓練好的支持向量機模型中，根據訓練好的支持向量機模型預測的分類標簽選取紅光、綠光，根據選取的紅光、綠光確定光的速率；

步驟五：根據相位法的原理確定激光測距的時間參數；

步驟六：根據光的速率和時間參數獲取距離。

2.根據權利要求1所述的一種基于多場景的激光測距方法，其特征在于，所述步驟一包括：多種天氣情況下采集環境內的大氣壓、溫度、濕度、塵埃的濃度，根據當天的空氣污染指數來選擇光的種類，當空氣污染指數大于200時選取綠光并將分類標簽設置為0，否則選取紅光并將分類標簽設置為1。

3.根據權利要求2所述的一種基于多場景的激光測距方法，其特征在于，所述步驟一還包括：環境數據為k表示第k條環境數據，a_k表示第k條環境數據中的大氣壓，b_k表示第k條環境數據中的溫度，c_k表示第k條環境數據中的濕度，d_k表示第k條環境數據中的塵埃的濃度，根據采集到的環境數據給每條環境數據打上分類標簽，標簽的格式為label＝{01…1}，其中1代表紅光，0代表綠光。

4.根據權利要求3所述的一種基于多場景的激光測距方法，其特征在于，所述步驟二包括：將打上分類標簽的環境數據打亂后分成三份隨機選擇兩份作為訓練集data_train1和訓練集data_train2；將剩下的數據每行選取相同條數的數據打亂后構建成測試集data_test；

訓練集data_train1為：

訓練集data_train2為：

測試集data_test為：

。

5.根據權利要求4所述的一種基于多場景的激光測距方法，其特征在于，所述步驟二還包括：通過公式將訓練集data_train1中每條環境數據歸一化，

其中，x_I為訓練集data_train1中每條環境數據的每類數據的數值，x_Imax為訓練集data_train1中每類數據的最大數值，x_Imin為訓練集data_train1中每類數據的最小數值；

通過公式將訓練集data_train2中每條環境數據歸一化，其中，x_P為訓練集data_train2中每條環境數據的每類數據的數值，x_Pmax為訓練集data_train2中每類數據的最大數值，x_Pmin為訓練集data_train2中每類數據的最小數值；

通過公式將測試集data_test中每條環境數據歸一化，其中，x_J為測試集data_test中每條環境數據的每類數據的數值，x_Jmax為測試集data_test中每類數據的最大數值，x_Jmin為測試集data_test中每類數據的最小數值。