Bài báo này đề xuất một thuật toán mở cuộn sâu sử dụng mạng nơ-ron sâu để giải quyết vấn đề chụp ảnh LiDAR photon đơn trong môi trường nhiễu với nhiều mục tiêu. Các phương pháp thống kê hiện có, mặc dù có khả năng diễn giải cao, nhưng lại gặp khó khăn trong việc xử lý các cảnh phức tạp. Các phương pháp dựa trên học sâu, mặc dù mang lại độ chính xác và độ mạnh mẽ tuyệt vời, nhưng lại thiếu khả năng diễn giải hoặc bị giới hạn ở việc chỉ xử lý một đỉnh duy nhất trên mỗi pixel. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một thuật toán mở cuộn sâu trích xuất các đặc điểm từ các đám mây điểm bằng cách giới thiệu một mô hình Bayesian phân cấp và biểu diễn bản đồ độ sâu kép, sử dụng học sâu hình học. Thuật toán này kết hợp các ưu điểm của các phương pháp dựa trên thống kê và học để đạt được cả độ chính xác và định lượng độ không chắc chắn. Kết quả thử nghiệm trên dữ liệu tổng hợp và dữ liệu thực tế chứng minh hiệu suất cạnh tranh so với các phương pháp hiện có, thậm chí còn cung cấp thông tin về độ không chắc chắn.
