基于深度学习的激光雷达多气体识别方法和系统

本发明公开了基于深度学习的激光雷达多气体识别方法和系统，涉及激光雷达技术领域，包括：采用差分吸收激光雷达发射不同波长激光，并接收气体吸收后的回波信号，提取多域特征，采用多目标优化结合特征重要性评估筛选关键特征；将关键特征生成潜在气体的气体画像，获取感兴趣气体类别；根据气体画像及气体特征相似性构建图结构，使用图卷积网络对图结构进行表示学习，并使用感兴趣气体类别对图卷积网络进行增强，构建气体类别分支，输出气体类别；采用多层感知机构建气体浓度分支，将图卷积网络输出的最终节点表示作为输入，使用线性回归输出各气体浓度。本发明提升细小差异气体的区分能力，实现了多组分气体的高精度识别与浓度反演。