CN116878671B - 单光子探测器及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种单光子探测器及其方法，其获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率；对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征；基于所述光子计数率时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式。这样，可以基于实际的应用场景来智能地切换单光子探测器的工作模式，以提高单光子探测器的应用灵活性和效率，从而适应不同的应用场景需求。

Description

单光子探测器及其方法

技术领域

本发明涉及智能化探测器技术领域，尤其涉及一种单光子探测器及其方法。

背景技术

单光子探测器是一种高灵敏度的光学探测器，其采用光电雪崩二极管来实现单光子光脉冲信号到电脉冲信号的转换，具有极低的噪声和高增益特性。根据应用场景的不同，单光子探测器存在两种工作模式，其一是门控盖格模式，其二是自由运行模式。在门控盖格模式中，固定周期的门控信号加载在单光子雪崩二极管上，由于仅在门控时间范围内，探测器才能进行单光子信号探测，因此门控模式主要用于光子到达时间确定的应用场景，比如量子通信等。自由运行探测器则一直处于单光子信号检测模式，可以应用于光子达到时间不确定的场景，比如单光子激光测距、量子雷达等。

然而，传统单光子探测器通常只能采用固定的工作模式，无法根据实际应用场景的需求进行自适应调整。这意味着无论光子到达时间的确定性要求如何，探测器都会一直处于相同的工作模式下，无法充分发挥其潜在性能。并且，传统单光子探测器在实时响应能力方面存在一定的不足，这是由于固定的工作模式和处理方式，传统探测器可能无法及时适应环境变化或动态调整其工作状态，从而限制了其在实时应用中的表现。

因此，期望一种优化的单光子探测器。

发明内容

本发明实施例提供一种单光子探测器及其方法，其获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率；对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征；基于所述光子计数率时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式。这样，可以基于实际的应用场景来智能地切换单光子探测器的工作模式，以提高单光子探测器的应用灵活性和效率，从而适应不同的应用场景需求。

本发明实施例还提供了一种单光子探测器，其包括：

光子计数率数据采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率；

数据分析模块，用于对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征；

模式切换模块，用于基于所述光子计数率时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式。

本发明实施例还提供了一种单光子探测方法，其包括：

获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率；

对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征；

基于所述光子计数率时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中提供的一种单光子探测器的框图。

图2为本发明实施例中提供的一种单光子探测方法的流程图。

图3为本发明实施例中提供的一种单光子探测方法的系统架构的示意图。

图4为本发明实施例中提供的一种单光子探测器的应用场景图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

除非另有说明，本申请实施例所使用的所有技术和科学术语与本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本申请中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请的范围。

在本申请实施例记载中，需要说明的是，除非另有说明和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例可以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

单光子探测器是一种高灵敏度的光学探测器，用于探测单个光子的到达，采用光电雪崩二极管（APD）或光电倍增管（PMT）等器件来实现光脉冲信号到电脉冲信号的转换，并具有极低的噪声和高增益特性。

单光子探测器的工作原理基于光电效应和雪崩效应。当一个光子到达探测器时，会激发光电子从光电阴极中释放出来，这些光电子经过增益区域，通过雪崩效应产生电子倍增，最终转换成一个电脉冲信号。这个电脉冲信号可以被电子学电路进行处理和分析。

单光子探测器通常具有以下特点：

高灵敏度：单光子探测器能够探测到单个光子的到达，具有极高的灵敏度。

低噪声：由于采用了雪崩效应，单光子探测器的噪声水平非常低，可以提供清晰的信号。

高增益：单光子探测器的增益通常很高，可以将微弱的光信号放大到可测量的水平。

宽波长范围：单光子探测器通常可以工作于广泛的波长范围，从可见光到红外光。

快速响应：一些单光子探测器具有快速的响应时间，可以实现高速的光子计数。

根据应用场景的不同，单光子探测器可以采用不同的工作模式。门控盖格模式适用于光子到达时间确定的应用，而自由运行模式适用于光子到达时间不确定的应用。

门控盖格模式（Gated Mode）：在门控盖格模式下，单光子探测器只在特定的时间窗口内进行光子信号的探测。这个时间窗口由门控信号（gate signal）控制，只有在门控信号激活期间，探测器才会接收光子信号并进行计数。在门控期间之外，探测器处于关闭状态，不会对光子信号做出响应。这种模式适用于需要确定光子到达时间的应用场景。

门控盖格模式的优点是能够提高信噪比和抑制背景噪声，通过限制光子信号的接收时间，可以减少外部环境的干扰并增强信号的可靠性，这使得门控盖格模式在量子通信、量子密钥分发等需要精确时间控制的应用中得到广泛应用。

自由运行模式（Free-Running Mode）：在自由运行模式下，单光子探测器一直处于工作状态，不受外部信号的控制，会持续地接收和计数光子信号，无论光子到达的时间如何。这种模式适用于光子到达时间不确定的应用场景。

自由运行模式的优点是能够实现实时的光子计数和监测，适用于需要连续监测光子信号的应用，比如单光子激光测距、荧光光谱分析等。自由运行模式下的单光子探测器通常具有较高的计数速率和灵敏度，能够处理高强度的光子信号。

选择适合的工作模式取决于具体的应用需求，门控盖格模式适用于需要精确时间控制和抑制背景噪声的场景，而自由运行模式适用于需要连续监测和实时计数的场景。

传统的单光子探测器通常只能采用固定的工作模式，无法根据实际需求进行自适应调整，这意味着无论光子到达时间的确定性要求如何，探测器都会一直处于相同的工作模式下，无法充分发挥其潜在性能。

为了解决这个问题，提出了一种优化的单光子探测器的技术构思。该构思通过在单光子探测器后端引入数据处理和分析算法，实现光子计数率的时序分析，并根据分析结果智能地切换单光子探测器的工作模式。通过这种方式，探测器可以根据实际应用场景的需求动态调整工作模式，提高其应用灵活性和效率。

这样的优化方案可以使单光子探测器能够根据实际需求灵活地选择工作模式，从而提高其性能和适应性，这种技术构思的实施可以在不同的应用场景下发挥更好的效果，并提高单光子探测器的实时响应能力，拓展其应用领域。因此，优化的单光子探测器可以根据实际应用场景的需求，动态调整工作模式，提高其应用灵活性和效率。

在本发明的一个实施例中，图1为本发明实施例中提供的一种单光子探测器的框图。如图1所示，根据本发明实施例的单光子探测器100，包括：光子计数率数据采集模块110，用于获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率；数据分析模块120，用于对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征；模式切换模块130，用于基于所述光子计数率时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式。

在所述光子计数率数据采集模块110中，确保准确地获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率，这可能涉及到合适的时间窗口设置、数据采集的同步性以及噪声抑制等方面的考虑。这样，提供了对预定时间段内多个时间点的光子计数率的准确获取，为后续的时序特征分析提供了数据基础。

在所述数据分析模块120中，对多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析，以得到光子计数率的时序模式特征，这可能涉及到信号处理、时序分析算法的选择和优化等方面的考虑。通过时序特征分析，可以获得光子计数率的时序模式特征，例如周期性、脉冲形状等。这些特征可以用于判断光子计数率的变化趋势和模式，为模式切换提供依据。

在所述模式切换模块130中，基于光子计数率的时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式，这可能涉及到设定的切换条件、判断算法的设计和实时性的考虑。根据光子计数率的时序模式特征，实现自动切换至自由运行模式的决策。这样可以根据实际情况灵活调整工作模式，提高单光子探测器的适应性和性能。

光子计数率数据采集模块110负责准确获取光子计数率数据，数据分析模块120进行时序特征分析，而模式切换模块130基于时序模式特征进行模式切换决策。这些模块的协同工作可以实现根据实际情况自适应调整工作模式，提高单光子探测器的性能和适应性。

相应地，考虑到由于不同应用场景对光子到达时间的确定性要求不同，选择合适的工作模式可以提高探测器的性能和适应性。光子计数率是在单位时间内探测到的光子数量，其表示了光子探测器的探测性能和效率。也就是说，通过探测器的光子计数率，可以了解当前环境中光子信号的强度和分布情况，从而根据实际需求动态调整运行模式。例如，在光子计数率较高的情况下，可以选择门控盖格模式以提高探测效率；而在光子计数率较低的情况下，可以选择自由运行模式以增加探测器的灵敏度。

基于此，本申请的技术构思为通过单光子探测器获取光子计数率，并在后端引入数据处理和分析算法来进行光子计数率的时序分析，以对于当前环境中光子信号的强度和分布情况进行评估，从而基于实际的应用场景来智能地切换单光子探测器的工作模式，以提高单光子探测器的应用灵活性和效率，从而适应不同的应用场景需求。

具体地，在本申请的技术方案中，首先， 获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率。获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率对最后确定是否切换至自由运行模式具有重要作用。

通过获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率，可以得到光子计数率随时间的变化情况，这些时序信息可以揭示光子计数率的周期性、趋势和模式。基于获取的光子计数率数据，数据分析模块可以进行时序特征分析，例如周期性分析、波形分析等，通过对光子计数率的时序模式特征进行分析，可以了解光子计数率的变化规律和特点。根据光子计数率的时序模式特征，模式切换模块可以设定相应的切换条件。例如，当光子计数率呈现稳定的、无规律的变化模式时，可以判断为自由运行模式更适合，而当光子计数率呈现周期性或特定模式时，可以判断为门控盖格模式更适合。通过分析光子计数率的时序模式特征，可以提供有关光子计数率的变化趋势和模式的信息，这些信息可以用于辅助模式切换模块的决策，确定是否切换至自由运行模式。

获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率可以提供光子计数率的时序信息和模式特征，为最后确定是否切换至自由运行模式提供重要依据。

在本申请的一个实施例中，所述数据分析模块120，包括：光子计数率时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的光子计数率按照时间维度排列为光子计数率时序输入向量；光子计数率局部时序特征提取单元，用于对所述光子计数率时序输入向量进行局部时序特征提取以得到光子计数率局部时序特征向量的序列；光子计数率时序模式全局关联编码单元，用于对所述光子计数率局部时序特征向量的序列进行时序关联编码以得到所述光子计数率时序模式特征。

首先，将多个预定时间点的光子计数率按照时间维度排列为光子计数率时序输入向量，这涉及到对光子计数率数据的时间排序和组织，确保正确的时序排列。通过时序排列，将多个预定时间点的光子计数率整合为一维向量，为后续的局部时序特征提取和时序关联编码提供输入数据。

然后，对光子计数率时序输入向量进行局部时序特征提取，以得到光子计数率的局部时序特征向量的序列，这可能涉及到滑动窗口、时序统计量计算等技术，用于捕捉时序数据的局部特征。通过提取局部时序特征，可以获得光子计数率在不同时间范围内的统计特征，例如平均值、方差等，这些特征可以提供更详细和具体的时序信息，用于进一步分析光子计数率的时序模式。

接着，对光子计数率局部时序特征向量的序列进行时序关联编码，以得到光子计数率的时序模式特征，这可能涉及到序列建模、编码算法的选择和参数调整等方面的考虑。通过时序关联编码，可以捕捉光子计数率的全局时序模式特征，例如周期性、趋势等，这些特征可以提供更高层次的时序信息，用于判断光子计数率的模式和变化趋势。

光子计数率时序排列单元负责将光子计数率按时间维度排列为时序输入向量，光子计数率局部时序特征提取单元提取局部时序特征，而光子计数率时序模式全局关联编码单元进行时序关联编码，这些单元的协同工作可以提取和编码光子计数率的时序模式特征，为后续的模式切换决策提供有益的信息。

接着，考虑到由于所述光子计数率在时间维度上具有着时序的动态变化规律性，也就是说，所述多个预定时间点的光子计数率具有着时序的关联关系。因此，为了能够对于所述光子计数率的时序变化特征信息进行有效提取，需要首先将所述多个预定时间点的光子计数率按照时间维度排列为光子计数率时序输入向量，以此来整合所述光子计数率在时序上的分布信息。

在本申请的一个实施例中，所述光子计数率局部时序特征提取单元，包括：向量切分子单元，用于对所述光子计数率时序输入向量进行向量切分以得到光子计数率局部时序输入向量的序列；光子计数率局部时序编码子单元，用于将所述光子计数率局部时序输入向量的序列分别通过基于一维卷积层的时序特征提取器以得到所述光子计数率局部时序特征向量的序列。

向量切分是指将一个向量按照一定规则或条件进行分割，得到多个子向量的过程。在光子计数率的情境下，向量切分可以将光子计数率时序输入向量按照时间维度进行切分，得到光子计数率的局部时序输入向量的序列。

其中，固定长度切分，将光子计数率时序输入向量均匀地切分为固定长度的子向量。例如，将每个子向量的长度设置为相等的时间间隔，如1秒或10秒。这种方法适用于需要固定时间窗口内的局部特征分析的情况。

滑动窗口切分，通过设置一个窗口的大小和滑动步长，将光子计数率时序输入向量在时间维度上进行滑动窗口切分。例如，可以设置窗口大小为10秒，滑动步长为1秒，从而得到多个长度为10秒的子向量，且相邻子向量之间有1秒的时间重叠。这种方法可以捕捉到光子计数率的时序变化的细节和演化趋势。

根据事件切分，根据特定的事件或条件，将光子计数率时序输入向量进行切分。例如，在光子计数率发生明显变化或超过某个阈值时进行切分。这种方法适用于需要根据特定事件或条件进行局部特征提取的情况。

需要注意的是，向量切分的方法选择应根据具体应用场景和分析需求进行决定。切分后得到的光子计数率局部时序输入向量的序列可以用于后续的局部特征提取和时序关联编码，以获取更详细和具体的光子计数率时序模式特征。

应可以理解，所述光子计数率时序输入向量包含了整个测量过程中有关于光子计数率的丰富时序特征，例如光子到达的时间间隔、脉冲形状等。因此，为了能够更容易地提取和分析所述光子计数率的这些时序特征，从而深入理解光子计数率的动态变化和特性，在本申请的技术方案中，进一步对所述光子计数率时序输入向量进行向量切分以得到光子计数率局部时序输入向量的序列。通过将所述光子计数率时序输入向量切分成所述光子计数率局部时序输入向量的序列，可以将数据分割成更小的时间窗口进行处理和分析。这样，可以更方便地对每个时间窗口内的光子计数率进行统计、分析和建模，从而获得更详细和准确的光子计数率时序特征信息。

然后，将所述光子计数率局部时序输入向量的序列分别通过基于一维卷积层的时序特征提取器中进行特征挖掘，以提取出所述光子计数率在各个局部时间段内的时序动态变化特征信息，从而得到光子计数率局部时序特征向量的序列。

一维卷积层可以通过滑动窗口的方式在时序数据上进行卷积操作，提取出不同时间尺度上的特征，这可以帮助捕捉光子计数率局部时序的模式和变化趋势。例如，可以通过卷积核的设计来识别局部的峰值、波形形状等特征。一维卷积层可以通过卷积核的滑动窗口操作，将输入的时序数据进行降维，有助于减少特征的维度，提取出更紧凑的表示，减少计算和存储的开销。一维卷积层的滑动窗口操作可以捕捉到时序数据的局部上下文信息，有助于提取出与相邻时间点相关的特征，从而更好地理解光子计数率的时序模式。一维卷积层中通常会引入非线性激活函数，如ReLU、sigmoid等，以增加模型的表达能力，可以帮助模型学习更复杂的时序特征，提高对光子计数率局部时序的建模能力。

通过基于一维卷积层的时序特征提取器，可以有效地提取光子计数率局部时序的特征，包括模式、趋势和形状等，这些特征可以为后续的时序关联编码和模式识别提供有益的信息，帮助分析和理解光子计数率的时序模式。

在本申请的一个实施例中，所述光子计数率时序模式全局关联编码单元，用于：计算所述光子计数率局部时序特征向量的序列中相邻两个光子计数率局部时序特征向量之间的转移矩阵的全局均值以得到由多个转移特征值组成的光子计数率时序模式特征向量作为所述光子计数率时序模式特征。

计算光子计数率局部时序特征向量序列中相邻两个特征向量之间的转移矩阵的全局均值，可以得到由多个转移特征值组成的光子计数率时序模式特征向量。这个特征向量可以用于表示光子计数率的时序模式。

其中，转移矩阵反映了光子计数率局部时序特征向量之间的相互关系，通过计算转移矩阵的全局均值，可以获取多个转移特征值，这些特征值描述了不同特征向量之间的模式关联，有助于捕捉光子计数率时序模式中的长期依赖和关联性。

转移特征值可以提供关于光子计数率时序模式的额外信息。例如，转移特征值可以表示光子计数率从一个模式转移到另一个模式的概率或趋势，这些特征值可以用于表征光子计数率的时序模式特征，帮助区分不同的模式类型和模式演化。计算转移矩阵的全局均值可以将多个转移特征值合并为一个光子计数率时序模式特征向量，有助于减少特征的维度，提取出更紧凑的表示，减少计算和存储的开销。

光子计数率时序模式特征向量可以用于模式识别和分类任务。通过比较不同光子计数率的时序模式特征向量，可以判断它们是否属于相似的模式或不同的模式，有助于识别和分析光子计数率的时序模式，找出其中的规律和异常。计算光子计数率局部时序特征向量序列中相邻两个特征向量之间的转移矩阵的全局均值，可以得到由多个转移特征值组成的光子计数率时序模式特征向量，这个特征向量可以用于描述和分析光子计数率的时序模式，提供有益的信息和特征。

进一步地，考虑到所述光子计数率在各个局部时间段内的时序动态变化特征在时序整体上具有着关联关系，也就是说，所述光子计数率是在所述预定时间段内不断变化的，所述光子计数率的时序模式特征反映了光子事件之间的关联和转移情况。因此，在本申请的技术方案中，进一步计算所述光子计数率局部时序特征向量的序列中相邻两个光子计数率局部时序特征向量之间的转移矩阵的全局均值以得到由多个转移特征值组成的光子计数率时序模式特征向量。特别地，这里，通过计算相邻两个所述光子计数率局部时序特征向量之间的转移矩阵，可以捕捉到光子计数率的时序模式特征信息。该所述转移矩阵描述了从一个时序特征向量到另一个时序特征向量的概率分布或转移概率，从而反映了光子计数率的动态变化和转移规律。并且，通过计算所述转移矩阵的全局均值，可以将所述转移矩阵的信息进行汇总和压缩，得到更简洁和综合的特征表示。这样可以减少特征向量的维度，降低计算复杂度，并且更便于后续的模式控制和分类任务。

在本申请的一个实施例中，所述模式切换模块130，用于：将所述光子计数率时序模式特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否切换至自由运行模式。

通过使用分类器对光子计数率时序模式特征向量进行分类，可以实现自动切换光子探测器的工作模式。根据分类结果，可以及时判断当前的光子计数率时序模式是否适合自由运行模式，这样可以避免手动干预，提高系统的智能化和自动化水平。

通过实时分类光子计数率时序模式特征向量，可以快速响应光子计数率的变化。如果分类结果表明当前的模式适合自由运行模式，系统可以立即切换至自由运行模式，以连续接收和计数光子信号，这样可以实现实时的光子计数和数据采集，适用于需要快速响应的应用场景。

通过分类器的分类结果，可以根据实际情况灵活选择光子探测器的工作模式。如果分类结果表明当前的模式不适合自由运行模式，系统可以继续使用门控盖格模式或其他适合的模式，这样可以根据不同的光子计数率时序模式，选择最适合的工作模式，提高光子探测器的适应性和灵活性。

继而，再将所述光子计数率时序模式特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否切换至自由运行模式。也就是说，利用所述光子计数率的局部时序特征之间的转移关联特征信息来进行分理处理，以此来对于当前环境中光子信号的强度和分布情况进行评估，从而基于实际的应用场景来智能地切换单光子探测器的工作模式，以提高单光子探测器的应用灵活性和效率。通过将光子计数率时序模式特征向量通过分类器进行分类，可以实现自动切换光子探测器的工作模式，并带来实时响应、适应性和灵活性的有益效果。

在本申请的一个实施例中，所述单光子探测器，还包括用于对所述基于一维卷积层的时序特征提取器和所述分类器进行训练的训练模块。所述训练模块，包括：训练数据采集单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括预定时间段内多个预定时间点的训练光子计数率；训练光子计数率时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的训练光子计数率按照时间维度排列为训练光子计数率时序输入向量；训练向量切分单元，用于对所述训练光子计数率时序输入向量进行向量切分以得到训练光子计数率局部时序输入向量的序列；训练光子计数率局部时序特征提取单元，用于将所述训练光子计数率局部时序输入向量的序列分别通过所述基于一维卷积层的时序特征提取器以得到训练光子计数率局部时序特征向量的序列；训练光子计数率全局时序特征关联编码单元，用于计算所述训练光子计数率局部时序特征向量的序列中相邻两个训练光子计数率局部时序特征向量之间的转移矩阵的全局均值以得到由多个转移特征值组成的训练光子计数率时序模式特征向量；分类损失单元，用于将所述训练光子计数率时序模式特征向量通过所述分类器以得到分类损失函数值；模型训练单元，用于基于所述分类损失函数值并通过梯度下降的方向传播来对所述基于一维卷积层的时序特征提取器和所述分类器进行训练，其中，在所述训练的每一轮迭代中，对所述分类器的权重矩阵进行基于基准注释的外部边界约束迭代。

特别地，在本申请的技术方案中，将所述光子计数率局部时序输入向量的序列分别通过基于一维卷积层的时序特征提取器时，可以提取局部时域下的光子计数率的局部时序关联特征，但是，考虑到光子计数率在局部时域下相对于全局时域的分布不均衡，所述光子计数率局部时序特征向量的序列的特征分布之间存在较为显著的分布波动，从而在计算相邻局部时域的域转移特征时，所述各个转移矩阵也具有显著的特征分布不均衡，这会在通过计算各个转移矩阵的全局均值以得到由转移特征值时进一步强化，导致所述光子计数率时序模式特征向量的特征分布在特征域表达上偏离全局时域时序特征分布，使得在分类场景下，在分类器的权重矩阵迭代过程中导致所述光子计数率时序模式特征向量的类概率映射的时序特征域偏移，以及进一步的权重矩阵基于所述光子计数率时序模式特征向量的时序拟合发散，从而影响模型的训练效果，以及训练好的模型得到的所述光子计数率时序模式特征向量的分类结果的准确性。

基于此，本申请的申请人在所述光子计数率时序模式特征向量通过分类器的训练过程中，进行权重矩阵的基于基准注释的外部边界约束，具体表示为：以如下优化公式对所述分类器的权重矩阵进行基于基准注释的外部边界约束迭代；其中，所述优化公式为：

其中和/>分别是上次和本次迭代的权重矩阵，/>是所述训练光子计数率时序模式特征向量，且/>为列向量形式，/>表示矩阵乘法，/>表示矩阵加法，/>表示迭代后的所述分类器的权重矩阵。

这里，通过以所述光子计数率时序模式特征向量在权重空间内的迭代关联表示来作为权重矩阵迭代的外部关联边界约束，从而在将前次的权重矩阵作为本次迭代过程中的基准注释（benchmark annotation）的情况下，减小权重空间迭代过程当中以所述光子计数率时序模式特征向量/>的类概率映射作为锚点的定向不匹配（oriented mismatch），从而进行权重矩阵在迭代过程中相对于所述光子计数率时序模式特征向量/>的类概率映射的时序偏移的补偿，并进一步增强权重矩阵基于所述光子计数率时序模式特征向量/>的时序拟合聚合，以提升模型的训练效果，以及训练好的模型得到的所述光子计数率时序模式特征向量的分类结果的准确性。这样，能够基于实际的应用场景来智能地切换单光子探测器的工作模式，以提高单光子探测器的应用灵活性和效率，从而适应不同的应用场景需求。

综上，基于本发明实施例的单光子探测器100被阐明，其通过单光子探测器获取光子计数率，并在后端引入数据处理和分析算法来进行光子计数率的时序分析，以对于当前环境中光子信号的强度和分布情况进行评估，从而基于实际的应用场景来智能地切换单光子探测器的工作模式，以提高单光子探测器的应用灵活性和效率，从而适应不同的应用场景需求。

图2为本发明实施例中提供的一种单光子探测方法的流程图。图3为本发明实施例中提供的一种单光子探测方法的系统架构的示意图。如图2和图3所示，一种单光子探测方法，包括：210，获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率；220，对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征；230，基于所述光子计数率时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式。

在所述单光子探测方法中，对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征，包括：将所述多个预定时间点的光子计数率按照时间维度排列为光子计数率时序输入向量；对所述光子计数率时序输入向量进行局部时序特征提取以得到光子计数率局部时序特征向量的序列；对所述光子计数率局部时序特征向量的序列进行时序关联编码以得到所述光子计数率时序模式特征。

本领域技术人员可以理解，上述单光子探测方法中的各个步骤的具体操作已经在上面参考图1的单光子探测器的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。

图4为本发明实施例中提供的一种单光子探测器的应用场景图。如图4所示，在该应用场景中，首先，获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率（例如，如图4中所示意的C）；然后，将获取的光子计数率输入至部署有单光子探测算法的服务器（例如，如图4中所示意的S）中，其中所述服务器能够基于单光子探测算法对所述光子计数率进行处理，以确定是否切换至自由运行模式。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种单光子探测器，其特征在于，包括：

光子计数率数据采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率；

数据分析模块，用于对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征；

模式切换模块，用于基于所述光子计数率时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式；

其中，所述数据分析模块，包括：

光子计数率时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的光子计数率按照时间维度排列为光子计数率时序输入向量；

光子计数率局部时序特征提取单元，用于对所述光子计数率时序输入向量进行局部时序特征提取以得到光子计数率局部时序特征向量的序列；

光子计数率时序模式全局关联编码单元，用于对所述光子计数率局部时序特征向量的序列进行时序关联编码以得到所述光子计数率时序模式特征；

其中，所述光子计数率局部时序特征提取单元，包括：

向量切分子单元，用于对所述光子计数率时序输入向量进行向量切分以得到光子计数率局部时序输入向量的序列；

光子计数率局部时序编码子单元，用于将所述光子计数率局部时序输入向量的序列分别通过基于一维卷积层的时序特征提取器以得到所述光子计数率局部时序特征向量的序列；

其中，所述光子计数率时序模式全局关联编码单元，用于：计算所述光子计数率局部时序特征向量的序列中相邻两个光子计数率局部时序特征向量之间的转移矩阵的全局均值以得到由多个转移特征值组成的光子计数率时序模式特征向量作为所述光子计数率时序模式特征；

其中，所述模式切换模块，用于：将所述光子计数率时序模式特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否切换至自由运行模式。

2.根据权利要求1所述的单光子探测器，其特征在于，还包括用于对所述基于一维卷积层的时序特征提取器和所述分类器进行训练的训练模块。

3.根据权利要求2所述的单光子探测器，其特征在于，所述训练模块，包括：

训练数据采集单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括预定时间段内多个预定时间点的训练光子计数率；

训练光子计数率时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的训练光子计数率按照时间维度排列为训练光子计数率时序输入向量；

训练向量切分单元，用于对所述训练光子计数率时序输入向量进行向量切分以得到训练光子计数率局部时序输入向量的序列；

训练光子计数率局部时序特征提取单元，用于将所述训练光子计数率局部时序输入向量的序列分别通过所述基于一维卷积层的时序特征提取器以得到训练光子计数率局部时序特征向量的序列；

训练光子计数率全局时序特征关联编码单元，用于计算所述训练光子计数率局部时序特征向量的序列中相邻两个训练光子计数率局部时序特征向量之间的转移矩阵的全局均值以得到由多个转移特征值组成的训练光子计数率时序模式特征向量；

分类损失单元，用于将所述训练光子计数率时序模式特征向量通过所述分类器以得到分类损失函数值；

模型训练单元，用于基于所述分类损失函数值并通过梯度下降的方向传播来对所述基于一维卷积层的时序特征提取器和所述分类器进行训练，其中，在所述训练的每一轮迭代中，对所述分类器的权重矩阵进行基于基准注释的外部边界约束迭代。

4.根据权利要求3所述的单光子探测器，其特征在于，在所述训练的每一轮迭代中，以如下优化公式对所述分类器的权重矩阵进行基于基准注释的外部边界约束迭代；

其中，所述优化公式为：

其中和/>分别是上次和本次迭代的权重矩阵，/>是所述训练光子计数率时序模式特征向量，且/>为列向量形式，/>表示矩阵乘法，/>表示矩阵加法，/>表示迭代后的所述分类器的权重矩阵。

5.一种单光子探测方法，其特征在于，包括：

获取预定时间段内多个预定时间点的光子计数率；

对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征；

基于所述光子计数率时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式；

其中，对所述多个预定时间点的光子计数率进行时序特征分析以得到光子计数率时序模式特征，包括：

将所述多个预定时间点的光子计数率按照时间维度排列为光子计数率时序输入向量；

对所述光子计数率时序输入向量进行局部时序特征提取以得到光子计数率局部时序特征向量的序列；

对所述光子计数率局部时序特征向量的序列进行时序关联编码以得到所述光子计数率时序模式特征；

其中，对所述光子计数率时序输入向量进行局部时序特征提取以得到光子计数率局部时序特征向量的序列，包括：

对所述光子计数率时序输入向量进行向量切分以得到光子计数率局部时序输入向量的序列；

将所述光子计数率局部时序输入向量的序列分别通过基于一维卷积层的时序特征提取器以得到所述光子计数率局部时序特征向量的序列；

其中，对所述光子计数率局部时序特征向量的序列进行时序关联编码以得到所述光子计数率时序模式特征，包括：计算所述光子计数率局部时序特征向量的序列中相邻两个光子计数率局部时序特征向量之间的转移矩阵的全局均值以得到由多个转移特征值组成的光子计数率时序模式特征向量作为所述光子计数率时序模式特征；

其中，基于所述光子计数率时序模式特征，确定是否切换至自由运行模式，包括：将所述光子计数率时序模式特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否切换至自由运行模式。