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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于混合神经网络的激光雷达饱和波形重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120805994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511311841.9，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种基于混合神经网络的激光雷达饱和波形重建方法是由纪雪;冷亮;张霖;孙永鑫;张旭晴设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合神经网络的激光雷达饱和波形重建方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于混合神经网络的激光雷达饱和波形重建方法，包括：对激光雷达全波形数据进行归一化处理，使用固定长度的滑动窗口进行遍历，提取滑动窗口内振幅总和较大的子波形段；利用双分支卷积网络分别提取每个子波形段的局部突变特征和全局形态特征，利用多头注意力融合网络将提取的特征进行融合，检测出异常子波形段和相对应的饱和采样点；基于编码器结构和残差卷积结构共同建立重建网络，对饱和采样点的振幅值进行重构，得到重构子波形段；将重构子波形段插入至归一化处理后的激光雷达全波形数据的相应位置，进行反归一化操作，得到重构全波形数据。该方法识别准确率高、重构误差小，能够显著提升激光雷达测距精度和波形数据可用性。

本发明授权一种基于混合神经网络的激光雷达饱和波形重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合神经网络的激光雷达饱和波形重建方法，其特征在于，所述方法包括： 对激光雷达全波形数据进行归一化处理后，使用固定长度的滑动窗口进行遍历，以提取出滑动窗口内振幅总和较大的子波形段； 利用双分支卷积网络分别提取出每个子波形段的局部突变特征和全局形态特征，再利用多头注意力融合网络将提取出的特征进行融合，以检测出异常子波形段和相对应的饱和采样点； 基于Transformer编码器结构和残差卷积结构共同建立重建网络，并对所述饱和采样点的振幅值进行重构，以得到重构子波形段； 将重构子波形段插入至归一化处理后的激光雷达全波形数据的相应位置，再进行反归一化操作，得到重构全波形数据； 所述利用多头注意力融合网络将提取出的特征进行融合，以检测出异常子波形段和相对应的饱和采样点，包括： 将提取出的局部突变特征和全局形态特征在通道维度上进行拼接后，利用可学习的权重系数进行加权融合，得到初步融合特征； 每个注意力头对所述初步融合特征进行线性投影，得到查询向量、键向量和值向量； 将多个注意力头的查询向量、键向量和值向量进行拼接后，再进行线性映射，得到融合特征，以确定每个子波形段是否异常； 通过被确定为异常的子波形段确定出饱和采样点； 所述重建网络，通过以下方式对所述饱和采样点的振幅值进行重构： 利用Transformer编码器对原始子波形段建模长程依赖关系，并结合残差卷积增强局部细节还原能力，利用Waveblock解码器重构采样点的振幅值，同时引入门控融合机制动态平衡重构子波形段与原始子波形段的特征；其中，所述原始子波形段是指在异常子波形段中排除饱和采样点所剩余的子波形段。

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