[发明专利]一种基于激光雷达的大气颗粒物检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于激光雷达的大气颗粒物检测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集获取待检测区域内的激光雷达检测状态特征信息；

基于所述激光雷达检测状态特征信息对所述待检测区域进行区域分割，获得待检测分割区域集合；

通过大数据获得气候数据信息集合、地貌数据信息集合、大气污染数据信息集合；

基于所述气候数据信息集合、所述地貌数据信息集合和所述大气污染数据信息集合进行训练学习，构建大气颗粒物分布预测模型；

根据所述大气颗粒物分布预测模型，获得所述待检测分割区域集合的大气颗粒物预测分布信息；

基于所述大气颗粒物预测分布信息对所述待检测区域进行检测点位差异化分析，获得大气颗粒物检测点位分布信息；

基于所述大气颗粒物检测点位分布信息，对所述待检测区域进行激光雷达探测控制；

其中，所述基于所述激光雷达检测状态特征信息对所述待检测区域进行区域分割，获得待检测分割区域集合，包括：

所述激光雷达检测状态特征信息包括探测距离、探测湿度、探测温度、探测气压；

获得所述待检测区域的三维地图信息，对所述三维地图信息进行网格划分；

基于所述探测距离对网格划分后的所述三维地图信息进行初步分割，获得初步分割区域信息；

对所述探测湿度、所述探测温度和所述探测气压进行分类，获得探测分类特征信息；

基于所述探测分类特征信息对所述初步分割区域信息进行二次区域分割，获得所述待检测分割区域集合。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述探测湿度、所述探测温度和所述探测气压进行分类，获得探测分类特征信息，包括：

构建检测状态特征标签库，所述检测状态特征标签库包括检测状态和状态等级标签；

根据所述检测状态特征标签库，对所述探测湿度、所述探测温度和所述探测气压进行分类，获得探测湿度分类标签、探测温度分类标签和探测气压分类标签；

对所述探测湿度分类标签、所述探测温度分类标签和所述探测气压分类标签进行标签融合，获得融合标签信息；

基于所述融合标签信息，确定所述探测分类特征信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述气候数据信息集合、所述地貌数据信息集合和所述大气污染数据信息集合进行训练学习，构建大气颗粒物分布预测模型，包括：

将所述气候数据信息集合、所述地貌数据信息集合和所述大气污染数据信息集合作为模型样本信息进行标识；

对标识后的所述模型样本信息按照预定比例进行划分，获得训练集、验证集和测试集；

基于所述训练集对深度学习网络模型进行监督训练，获得基础颗粒物分布预测模型；

基于所述验证集和所述测试集对所述基础颗粒物分布预测模型进行验证和测试，直到模型预测准确率达到预设准确率，获得所述大气颗粒物分布预测模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练集对深度学习网络模型进行监督训练，获得基础颗粒物分布预测模型，包括：

基于所述训练集对深度学习网络模型进行监督训练，获得颗粒物分布浓度预测半模型；

根据所述训练集对深度学习网络模型进行监督训练，获得颗粒物分布趋势预测半模型；

将所述颗粒物分布浓度预测半模型和所述颗粒物分布趋势预测半模型进行合并，生成所述基础颗粒物分布预测模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述大气颗粒物检测点位分布信息，对所述待检测区域进行激光雷达探测控制，包括：

基于所述大气颗粒物检测点位分布信息，获得垂直大气颗粒物探测分布信息和水平大气颗粒物探测分布信息；

按照所述垂直大气颗粒物探测分布信息和所述水平大气颗粒物探测分布信息，确定激光雷达协同探测点位信息；

基于所述激光雷达协同探测点位信息发射激光脉冲，获得回波信号采集信息；

对所述回波信号采集信息进行反演，获得大气颗粒物探测分布信息。