一种基于机器学习的激光雷达抗环境干扰识别方法及系统

本发明提出一种基于机器学习的激光雷达抗环境干扰识别方法及系统。分别采集环境干扰和目标的回波，对采集到的一维高分辨距离像进行特征值提取和数据标记，并对人工提取的特征值进行降维，在此基础上基于分类好的数据特征值，使用支持向量机算法进行模型训练，获得最优分类器模型。并将此模型应用在激光雷达实时检测算法中，实现对目标和干扰的实时分辨。该方法在低成本一维激光雷达的基础上通过软件升级，即可实现对自然环境干扰的有效分辨，并且可以通过数据集的扩充不断优化升级迭代。数据训练过程均在后台进行，实际应用时具有速度快、实时性高的优点。