基于数字信号处理器的激光成像雷达目标识别算法的实现

简介：
本研究聚焦于利用数字信号处理器优化激光成像雷达中的目标识别算法，旨在提升复杂环境下的目标检测与分类性能。通过算法创新和硬件加速技术的应用，有效增强了系统的实时处理能力和准确性。 激光成像雷达具有较高的空间分辨率，并能够生成四维图像（包括强度图与三维距离图），因此非常适合用于目标识别探测任务。支持向量机(SVM)是一种在小样本学习条件下仍能保持较高正确率的目标识别方法。 通过优化SVM算法并将其嵌入到激光成像雷达系统的数字信号处理器(DSP)芯片中，可以实现高效的实时目标识别功能。实验结果显示，在使用真实激光成像雷达强度图像进行测试时，利用56个样本仅耗时31.97微秒即可完成处理任务，并且SVM算法在DSP中的嵌入能够满足所需的实时性要求；同时达到了高达98.2%的识别准确率。 进一步通过仿真生成的距离图验证了支持向量机模型良好的推广能力，这表明它不仅具备优秀的实时性能，在目标识别精度方面也完全符合激光成像雷达的实际应用需求。