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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于Gm-APD激光雷达和深度学习结合的目标检测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：CN115019094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210627946.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于Gm-APD激光雷达和深度学习结合的目标检测方法是由孙剑峰;丁源雪;周鑫;杨现辉;陆威;李思宁设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Gm-APD激光雷达和深度学习结合的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及Gm‑APD目标检测领域，公开了一种基于Gm‑APD激光雷达和深度学习结合的目标检测方法步骤1：采用自适应直方图均衡方法对Gm‑APD激光雷达采集的原始图像数据做预处理；步骤2：对步骤1预处理后的原始图像数据中的强度像进行增强，将距离像和增强后的强度像进行数据集融合；步骤3：建立改进的YOLOv5s网络；步骤4：用步骤2融合后数据对步骤3建立改进的YOLOv5s网络进行训练与验证；步骤5：利用改进的YOLOv5s网络对目标检测。本发明用以解决现有技术中远距离目标检测困难的问题并提高了检测精度。

本发明授权一种基于Gm-APD激光雷达和深度学习结合的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Gm-APD激光雷达和深度学习结合的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括以下步骤： 步骤1：采用自适应直方图均衡方法对Gm-APD激光雷达采集的原始图像数据做预处理； 步骤2：对步骤1预处理后的原始图像数据中的强度像进行增强，将距离像和增强后的强度像进行数据集融合； 所述步骤2对步骤1预处理后的原始图像数据中的强度像进行增强具体包括以下步骤， 步骤RH2.1：对64x64强度像和距离像的单通道二维矩阵做灰度变化； 步骤RH2.2：对步骤RH2.1的单通道二维矩阵灰度变化进行归一化处理； 步骤RH2.3：对步骤RH2.2的进行归一化处理后的数据，通过将两通道的64x64强度像结合一个通道的64x64的距离得到IIR三通道图像； 步骤RH2.4：采用8倍最近邻插值得到了远距离目标的512x512的IIR图像； 步骤3：建立改进的YOLOv5s网络； 所述改进的YOLOv5s网络包括Conv结构Ⅰ、Conv结构Ⅱ、Bottleneck结构、Conv结构Ⅲ、Bottleneck结构、Conv结构Ⅳ、Bottleneck结构、Conv结构Ⅴ及注意力模块SE，数据从左至右依次经过Conv结构Ⅰ、Conv结构Ⅱ、Bottleneck结构、Conv结构Ⅲ、Bottleneck结构、Conv结构Ⅳ、Bottleneck结构、Conv结构Ⅴ及注意力模块SE后输出； 步骤4：用步骤2融合后数据对步骤3建立改进的YOLOv5s网络进行训练与验证； 步骤5：利用改进的YOLOv5s网络对目标检测。

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