CN117376538A - 激光投影光机的响应速度优化方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人工智能领域，公开了一种激光投影光机的响应速度优化方法、装置、设备及介质，用于实现激光投影光机的智能响应速度优化并提高激光投影光机的投影响应速度。方法包括：通过激光投影光机接收第一图像处理信号并进行信号分解，得到多个第二图像处理信号；进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群；通过激光光学调制器确定目标任务负载数据并进行光学调制延迟计算，得到光学调制延迟数据；进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量并通过响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略；进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合；进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

Description

激光投影光机的响应速度优化方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种激光投影光机的响应速度优化方法、装置、设备及介质。

背景技术

激光投影光机在多种应用场景中发挥着重要作用，如虚拟现实、增强现实、投影映射等。然而，随着对激光投影技术需求的不断增长，对其响应速度、图像质量和稳定性等性能方面的要求也日益提高。

激光投影光机作为一种先进的投影技术，其性能不仅受到激光光学器件的影响，还受到图像处理、调制任务分配、光学调制延迟等多个环节的综合影响。因此，为了提高激光投影光机的响应速度，需要综合考虑整个系统的优化。传统的激光投影光机在响应速度方面受到信号处理和光学调制的效率等方面的限制，进而导致现有方案的响应速度慢。

发明内容

本发明提供了一种激光投影光机的响应速度优化方法、装置、设备及介质，用于实现激光投影光机的智能响应速度优化并提高激光投影光机的投影响应速度。

本发明第一方面提供了一种激光投影光机的响应速度优化方法，所述激光投影光机的响应速度优化方法包括：通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并对所述第一图像处理信号进行信号分解，得到多个第二图像处理信号；对所述多个第二图像处理信号进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群；将所述多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据，并对每个目标任务负载数据进行光学调制延迟计算，得到对应的光学调制延迟数据；对所述光学调制延迟数据进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量，并将所述光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略；获取所述激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数，并对所述激光光束扫描参数和所述激光光源刷新参数进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合；根据所述激光投影参数特征集合对所述初始微镜阵列响应策略进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

结合第一方面，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并对所述第一图像处理信号进行信号分解，得到多个第二图像处理信号，包括：通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并基于预置的小波基函数，对所述第一图像处理信号进行多尺度分解，得到多组小波系数，其中，每组小波系数包括：细节系数和粗近似系数；基于预设阈值和软阈值函数，对所述多组小波系数进行过滤，得到过滤后的小波系数：对所述过滤后的小波系数进行变换重构，得到目标图像处理信号；对所述目标图像处理信号进行图像处理信号分解，得到多个第二图像处理信号。

结合第一方面，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述对所述多个第二图像处理信号进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群，包括：分别将所述多个第二图像处理信号输入预置的三层贝叶斯网络，分别建立每个第二图像处理信号与所述三层贝叶斯网络中第一层贝叶斯网络之间的任务特征节点连接，并分别建立每个第二图像处理信号与所述三层贝叶斯网络中第二层贝叶斯网络之间的任务状态节点连接，以及分别建立每个第二图像处理信号与所述三层贝叶斯网络中第三层贝叶斯网络之间的任务并行节点连接；对所述三层贝叶斯网络进行节点连接权重优化，生成目标贝叶斯模型，并通过所述目标贝叶斯模型对所述多个第二图像处理信号进行前向推断，计算每个任务并行节点、任务状态节点和任务特征节点的概率分布，输出每个第二图像处理信号的并行激光调制任务关系；根据所述并行激光调制任务关系对所述多个第二图像处理信号进行任务集群划分，得到多个并行调制任务集群。

结合第一方面，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述将所述多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据，并对每个目标任务负载数据进行光学调制延迟计算，得到对应的光学调制延迟数据，包括：将所述多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并通过所述激光光学调制器中的微镜阵列对所述多个并行调制任务集群进行任务响应，得到任务集群分配结果以及第一响应时间戳数据；根据所述任务集群分配结果分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据；根据所述目标任务负载数据将所述多个并行调制任务集群输入预置的光学调制模型，所述光学调制模型包括：多个任务集群调制神经网络，每个任务集群调制神经网络包括卷积池化网络、门限循环网络以及全连接网络；通过所述多个任务集群调制神经网络中的卷积池化网络，分别对所述多个并行调制任务集群进行调制任务编码，得到每个并行调制任务集群的任务卷积特征数据；通过所述多个任务集群调制神经网络中的门限循环网络以及全连接网络，分别对所述任务卷积特征数据进行光学调制分析，得到每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据；获取所述多个任务集群调制神经网络的神经网络权重数据，并根据所述神经网络权重数据对每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据进行数据融合，得到目标光学调制数据，同时，获取所述目标光学调制数据对应的第二响应时间戳数据；根据所述第一响应时间戳数据以及所述第二响应时间戳数据，计算所述激光光学调制器对应的光学调制延迟数据。

结合第一方面，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述对所述光学调制延迟数据进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量，并将所述光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略，包括：对所述光学调制延迟数据进行编码处理，得到多个光学调制延迟编码值，并对所述多个光学调制延迟编码值进行向量转换，得到光学调制延迟编码向量；将所述光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型，所述响应速度优化模型包括特征提取层以及决策分析层；通过所述特征提取层中的卷积长短时网络对所述光学调制延迟编码向量进行特征提取，得到光学调制延迟特征集合；通过所述决策分析层中的决策神经网络，对所述光学调制延迟特征集合进行特征选择，得到多个光学调制延迟特征子集，并根据所述多个光学调制延迟特征子集构建初始决策节点树；对所述初始决策节点树进行递归分析，生成叶子节点，并根据所述叶子节点对所述初始决策节点树进行节点更新，得到目标决策节点树，并通过所述目标决策节点树进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略。

结合第一方面，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述获取所述激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数，并对所述激光光束扫描参数和所述激光光源刷新参数进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合，包括：获取所述激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数；通过预置的第一双层长短时记忆网络接收所述激光光束扫描参数，并通过所述第一双层长短时记忆网络中的第一层长短时记忆网络对所述激光光束扫描参数进行隐藏特征提取，得到第一光束扫描隐藏特征，并通过所述第一双层长短时记忆网络中的第二层长短时记忆网络对所述激光光束扫描参数进行隐藏特征提取，得到第二光束扫描隐藏特征，以及对所述第一光束扫描隐藏特征和所述第二光束扫描隐藏特征进行特征融合，得到目标光束扫描隐藏特征；通过预置的第二双层长短时记忆网络接收所述激光光源刷新参数，并通过所述第二双层长短时记忆网络中的第一层长短时记忆网络对所述激光光源刷新参数进行隐藏特征提取，得到第一光源刷新隐藏特征，并通过所述第二双层长短时记忆网络中的第二层长短时记忆网络对所述激光光源刷新参数进行隐藏特征提取，得到第二光源刷新隐藏特征，以及对所述第一光源刷新隐藏特征和所述第二光源刷新隐藏特征进行特征融合，得到目标光源刷新隐藏特征；对所述目标光束扫描隐藏特征和所述目标光源刷新隐藏特征进行特征归集，得到激光投影参数特征集合。

结合第一方面，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述根据所述激光投影参数特征集合对所述初始微镜阵列响应策略进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略，包括：根据所述激光投影参数特征集合定义所述初始微镜阵列响应策略的适应度函数；通过预置的遗传算法根据所述激光投影参数特征集合对所述初始微镜阵列响应策略进行策略群体初始化，得到第一微镜阵列响应策略群体，所述第一微镜阵列响应策略群体包括多个候选微镜阵列响应策略；通过所述适应度函数分别计算每个候选微镜阵列响应策略的适应度数据，并根据所述适应度数据对所述多个候选微镜阵列响应策略进行策略群体划分，得到多个第二微镜阵列响应策略群体；对所述多个第二微镜阵列响应策略群体进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

本发明第二方面提供了一种激光投影光机的响应速度优化装置，所述激光投影光机的响应速度优化装置包括：接收模块，用于通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并对所述第一图像处理信号进行信号分解，得到多个第二图像处理信号；分析模块，用于对所述多个第二图像处理信号进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群；计算模块，用于将所述多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据，并对每个目标任务负载数据进行光学调制延迟计算，得到对应的光学调制延迟数据；编码模块，用于对所述光学调制延迟数据进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量，并将所述光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略；融合模块，用于获取所述激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数，并对所述激光光束扫描参数和所述激光光源刷新参数进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合；优化模块，用于根据所述激光投影参数特征集合对所述初始微镜阵列响应策略进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

本发明第三方面提供了一种激光投影光机的响应速度优化设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述激光投影光机的响应速度优化设备执行上述的激光投影光机的响应速度优化方法。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的激光投影光机的响应速度优化方法。

本发明提供的技术方案中，通过激光投影光机接收第一图像处理信号并进行信号分解，得到多个第二图像处理信号；进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群；通过激光光学调制器确定目标任务负载数据并进行光学调制延迟计算，得到光学调制延迟数据；进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量并通过响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略；进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合；进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略，本发明通过小波分析和贝叶斯网络，能够高效地对接收的图像处理信号进行信号分解和激光调制任务分析。这有助于提高信号处理的速度和准确性。通过并行调制任务分析，系统能够智能地将任务分配到微镜阵列中，实现任务的并行处理，从而最大程度地利用激光投影光机的处理能力，提高任务完成速度。通过光学调制器的任务响应和光学调制延迟的精确计算，可以更精细地调控激光的光学特性，提高投影的精准度和清晰度。通过激光投影参数特征集合的提取和融合，系统能够全面考虑激光光束扫描参数和光源刷新参数的影响，使得激光投影在不同场景下都能保持高效的响应速度。采用遗传算法对微镜阵列响应策略进行智能化优化，以适应不同的工作环境和任务需求，实现更灵活、高效的激光投影。通过整合多种先进的技术，这种响应速度优化方法可以在提高激光投影光机的响应速度的同时，保持良好的投影质量和精度，进而实现了激光投影光机的智能响应速度优化并提高了激光投影光机的投影响应速度。

附图说明

图1为本发明实施例中激光投影光机的响应速度优化方法的一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中并行激光调制任务分析的流程图；

图3为本发明实施例中光学调制延迟计算的流程图；

图4为本发明实施例中响应速度优化分析的流程图；

图5为本发明实施例中激光投影光机的响应速度优化装置的一个实施例示意图；

图6为本发明实施例中激光投影光机的响应速度优化设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种激光投影光机的响应速度优化方法、装置、设备及介质，用于实现激光投影光机的智能响应速度优化并提高激光投影光机的投影响应速度。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中激光投影光机的响应速度优化方法的一个实施例包括：

S101、通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并对第一图像处理信号进行信号分解，得到多个第二图像处理信号；

可以理解的是，本发明的执行主体可以为激光投影光机的响应速度优化装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，通过激光投影光机接收的待处理的第一图像处理信号，并采用预置的小波基函数进行多尺度分解。选择适当的小波基函数，以确保在不同尺度上对信号进行有效的分解。小波变换的多尺度性质使得服务器能够同时捕捉到图像的细节和粗糙特征。在多尺度分解的基础上，获得了多组小波系数，其中包括细节系数和粗近似系数。这一多组小波系数的组织结构为细节系数和粗近似系数的组合，为后续的信号处理提供了基础。这里的细节系数包含了图像的高频信息，而粗近似系数则包含了低频信息。通过设定预设阈值和应用软阈值函数，对获得的多组小波系数进行过滤。目的是去除噪声和不必要的细节，以提高信号的质量。预设阈值的选择取决于实际应用需求，而软阈值函数则用于进行非线性的信号处理，以更好地保留图像的特征。过滤后的小波系数随后经过变换重构的过程，得到目标图像处理信号。在这个步骤中，通过逆小波变换，将经过过滤的小波系数重新组合成目标图像处理信号。这一过程是为了还原经过分解和过滤的信号，以便后续的信号处理。对得到的目标图像处理信号进行进一步的图像处理信号分解，从而获得多个第二图像处理信号。这是为了进一步提炼图像的特征，以便更好地进行后续的光学调制任务分析和响应速度优化。例如，假设激光投影光机用于显示高清晰度的图像，其中包含复杂的细节和颜色变化。服务器在多个尺度上对图像进行分解，捕捉到细微的纹理和颜色变化。通过设定适当的阈值和应用软阈值函数，服务器能够去除图像中的噪声，使得最终的目标图像更加清晰。这个清晰的目标图像可以进一步用于光学调制任务，从而优化激光投影光机的响应速度，确保投影的图像质量和准确性。

S102、对多个第二图像处理信号进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群；

具体的，针对多个第二图像处理信号，采用预置的三层贝叶斯网络进行建模。在这个过程中，每个第二图像处理信号与三层贝叶斯网络中的任务特征节点、任务状态节点和任务并行节点之间建立了连接。这样的建模方式充分考虑了每个图像处理信号在不同层次上的特征表达和任务关联。随后，通过对三层贝叶斯网络的节点连接权重进行优化，生成目标贝叶斯模型。这个优化的过程是为了最大程度地提取任务之间的关系，以便更准确地进行任务分析和图像处理。得到目标贝叶斯模型后，采用前向推断的方法对多个第二图像处理信号进行分析。这一过程计算了每个任务并行节点、任务状态节点和任务特征节点的概率分布，从而揭示了任务之间的关联程度和信号在任务层次上的特征表达。输出的结果是每个第二图像处理信号的并行激光调制任务关系，即各个信号在不同任务集群中的分布。这一信息有助于后续的任务集群划分。基于并行激光调制任务关系，对多个第二图像处理信号进行任务集群划分。这一划分过程充分考虑了任务之间的相似性和关联性，使得同一集群内的任务能够更加有效地并行处理，从而提高激光投影光机的响应速度。例如，对于一个包含快速运动物体的图像，服务器识别到与运动相关的任务特征，并将其与其他静态图像的任务进行区分。通过这样的分析，服务器有效地划分任务集群，实现对不同任务的并行处理，最终优化激光投影光机的响应速度。

S103、将多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据，并对每个目标任务负载数据进行光学调制延迟计算，得到对应的光学调制延迟数据；

需要说明的是，将多个并行调制任务集群输入激光光学调制器。微镜阵列通过对光的调制实现对图像的精细控制。每个并行调制任务集群通过激光光学调制器进行任务响应，得到任务集群分配结果以及第一响应时间戳数据。基于任务集群分配结果，确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据。明确每个任务集群的处理目标，以便后续的光学调制延迟计算和神经网络模型的输入。将多个并行调制任务集群输入光学调制模型。这个模型包括了多个任务集群调制神经网络，每个神经网络包括卷积池化网络、门限循环网络以及全连接网络。这种层次结构能够更好地捕捉任务集群之间的特征和关联。通过卷积池化网络，对每个并行调制任务集群进行调制任务编码，得到任务卷积特征数据。目的是提取每个任务集群的特征，以便更好地进行光学调制分析。通过门限循环网络和全连接网络，对任务卷积特征数据进行光学调制分析，得到每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据。这个阶段涉及到神经网络的学习和优化，以确保得到的光学调制数据能够最好地满足任务需求。随后，获取任务集群调制神经网络的神经网络权重数据，并根据这些数据对每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据进行数据融合。这一步是为了综合考虑不同任务集群之间的关系，以获得更为准确的目标光学调制数据。同时，获取目标光学调制数据对应的第二响应时间戳数据。这个时间戳数据用于后续的计算，以评估光学调制器对信号的响应速度。根据第一响应时间戳数据和第二响应时间戳数据，计算激光光学调制器对应的光学调制延迟数据。这个延迟数据是一个重要的性能指标，影响着激光投影光机的响应速度。例如，考虑一个激光投影光机用于实时显示多个图像信号，其中每个信号代表一个不同的任务，比如显示文本、图形和视频。对这些不同任务的信号进行并行调制任务分析，通过激光光学调制器实现任务响应。光学调制模型中的神经网络学习不同任务集群的特征和关联关系，生成目标光学调制数据。通过神经网络权重数据的融合，得到最终的目标光学调制数据。通过时间戳数据的计算，评估光学调制器的响应速度，从而实现激光投影光机的优化。

S104、对光学调制延迟数据进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量，并将光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略；

具体的，对光学调制延迟数据进行编码处理，得到多个光学调制延迟编码值。这个编码过程可以采用各种编码技术，将延迟数据转换为具有一定结构和表达能力的编码值。对多个光学调制延迟编码值进行向量转换，形成光学调制延迟编码向量。这个向量包含了对延迟数据进行编码后的表示，为后续的响应速度优化模型提供输入。将光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型。这个模型由特征提取层和决策分析层组成，分别负责提取特征和进行响应速度的决策分析。通过特征提取层中的卷积长短时网络对光学调制延迟编码向量进行特征提取，得到光学调制延迟特征集合。这个特征集合反映了延迟数据中的关键特征，有助于后续的决策分析。通过决策分析层中的决策神经网络，对光学调制延迟特征集合进行特征选择。目的是从众多的特征中挑选出对响应速度优化具有重要意义的特征。得到多个光学调制延迟特征子集后，根据这些子集构建初始决策节点树。随后，对初始决策节点树进行递归分析，生成叶子节点。在这个过程中，通过对节点的分析和更新，逐步形成目标决策节点树。这个决策节点树是一个经过优化的模型，能够更好地反映光学调制延迟数据与响应速度之间的关系。最终，通过目标决策节点树进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略。这个策略是根据对光学调制延迟数据的编码、特征提取、特征选择和决策分析等多个阶段的综合优化结果。这样的初始微镜阵列响应策略可以在实际应用中用于调整微镜阵列的配置，以提高激光投影光机的响应速度。

S105、获取激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数，并对激光光束扫描参数和激光光源刷新参数进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合；

具体的，获取激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数。这些参数是激光投影光机性能的基础，激光光束扫描参数涉及到光束在空间中的方向、速度和范围，而激光光源刷新参数涉及到激光光源的刷新频率和强度等。通过预置的第一双层长短时记忆网络对激光光束扫描参数进行处理。长短时记忆网络（LSTM）是一种适用于序列数据的深度学习模型，能够捕捉数据中的长期依赖关系。第一层LSTM网络对激光光束扫描参数进行隐藏特征提取，得到第一光束扫描隐藏特征。这一层提取的特征有助于捕捉光束扫描的动态变化。随后，通过第二层LSTM网络对激光光束扫描参数进行更深层次的隐藏特征提取，得到第二光束扫描隐藏特征。这个过程中，模型可以学习到更抽象和高级的特征表示，有助于更好地理解和表达激光光束扫描的复杂性。随后，将第一和第二光束扫描隐藏特征进行特征融合，得到目标光束扫描隐藏特征。这一步是为了综合考虑不同层次的特征，使得目标特征更加全面和具体。类似地，通过预置的第二双层长短时记忆网络对激光光源刷新参数进行处理。同样，通过两层LSTM网络分别提取第一和第二光源刷新隐藏特征，再进行特征融合，得到目标光源刷新隐藏特征。这个过程使得模型能够更好地理解激光光源刷新的动态特性。对目标光束扫描隐藏特征和目标光源刷新隐藏特征进行特征归集。这一步是为了整合两者的信息，形成激光投影参数特征集合。这个集合是一个高级的特征表示，综合考虑了激光光束扫描和激光光源刷新的多个方面，为后续的响应速度优化提供了丰富的信息。

S106、根据激光投影参数特征集合对初始微镜阵列响应策略进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

具体的，根据激光投影参数特征集合定义初始微镜阵列响应策略的适应度函数。适应度函数是评价响应策略优劣的指标，它基于激光投影参数的特征，反映了微镜阵列在当前参数配置下的性能。这个函数的设计需要考虑到激光投影的任务需求，以及在不同参数下微镜阵列的适应性和稳定性。通过预置的遗传算法，根据激光投影参数特征集合对初始微镜阵列响应策略进行策略群体初始化。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过基因的遗传、交叉和变异等操作来搜索最优解。在这里，遗传算法用于生成第一微镜阵列响应策略群体，包括多个候选微镜阵列响应策略。通过适应度函数分别计算每个候选微镜阵列响应策略的适应度数据。适应度数据反映了每个策略在当前激光投影参数配置下的性能表现。根据适应度数据，对候选策略进行排序，并根据适应度数据对策略群体进行划分，得到多个第二微镜阵列响应策略群体。对多个第二微镜阵列响应策略群体进行策略优化分析。目的是进一步深化优化，通过交叉和变异等遗传算法的操作，使得每个群体中的微镜阵列响应策略更趋于优化。最终，得到目标微镜阵列响应策略，这是在激光投影参数特征集合的基础上进行深度优化后的结果。

本发明实施例中，通过小波分析和贝叶斯网络，能够高效地对接收的图像处理信号进行信号分解和激光调制任务分析。这有助于提高信号处理的速度和准确性。通过并行调制任务分析，系统能够智能地将任务分配到微镜阵列中，实现任务的并行处理，从而最大程度地利用激光投影光机的处理能力，提高任务完成速度。通过光学调制器的任务响应和光学调制延迟的精确计算，可以更精细地调控激光的光学特性，提高投影的精准度和清晰度。通过激光投影参数特征集合的提取和融合，系统能够全面考虑激光光束扫描参数和光源刷新参数的影响，使得激光投影在不同场景下都能保持高效的响应速度。采用遗传算法对微镜阵列响应策略进行智能化优化，以适应不同的工作环境和任务需求，实现更灵活、高效的激光投影。通过整合多种先进的技术，这种响应速度优化方法可以在提高激光投影光机的响应速度的同时，保持良好的投影质量和精度，进而实现了激光投影光机的智能响应速度优化并提高了激光投影光机的投影响应速度。

在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：

（1）通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并基于预置的小波基函数，对第一图像处理信号进行多尺度分解，得到多组小波系数，其中，每组小波系数包括：细节系数和粗近似系数；

（2）基于预设阈值和软阈值函数，对多组小波系数进行过滤，得到过滤后的小波系数：

（3）对过滤后的小波系数进行变换重构，得到目标图像处理信号；

（4）对目标图像处理信号进行图像处理信号分解，得到多个第二图像处理信号。

具体的，通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号。这个信号是来自外部摄像头、传感器或其他图像源的输入。激光投影光机负责接收这一信号，以便后续的图像处理。基于预置的小波基函数对第一图像处理信号进行多尺度分解。小波变换是一种数学工具，能够将信号分解成不同尺度的细节和粗糙成分。这种分解有助于更好地理解图像的局部特征和整体结构。每一组小波系数包括细节系数和粗近似系数，分别反映了图像的细节信息和整体趋势。基于预设的阈值和软阈值函数，对多组小波系数进行过滤。这一步骤是为了去除噪声和不必要的细节，保留对图像结构和特征更加重要的信息。软阈值函数的使用有助于实现对小幅度细节的保留，同时去除幅度较小的噪声。随后，对过滤后的小波系数进行逆变换重构，得到目标图像处理信号。逆变换将经过小波分解和阈值过滤的系数重新合成为图像。目的是还原图像的结构，同时去除了噪声和不必要的细节，得到更加清晰和精炼的图像。对目标图像处理信号进行图像处理信号分解，得到多个第二图像处理信号。这个分解涉及到进一步的图像处理步骤，例如边缘检测、色彩调整等，以获得更多关于图像内容的详细信息。例如，考虑一个激光投影光机用于实时投影场景，其中包括复杂的背景和变化的光照条件。通过上述多尺度小波分解和阈值过滤，可以有效地去除背景噪声和细微的光照变化，提取出更鲜明和稳定的目标图像。这有助于激光投影光机更准确地响应于不同场景下的投影需求，提高图像质量和服务器的整体性能。

在一具体实施例中，如图2所示，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

S201、分别将多个第二图像处理信号输入预置的三层贝叶斯网络，分别建立每个第二图像处理信号与三层贝叶斯网络中第一层贝叶斯网络之间的任务特征节点连接，并分别建立每个第二图像处理信号与三层贝叶斯网络中第二层贝叶斯网络之间的任务状态节点连接，以及分别建立每个第二图像处理信号与三层贝叶斯网络中第三层贝叶斯网络之间的任务并行节点连接；

S202、对三层贝叶斯网络进行节点连接权重优化，生成目标贝叶斯模型，并通过目标贝叶斯模型对多个第二图像处理信号进行前向推断，计算每个任务并行节点、任务状态节点和任务特征节点的概率分布，输出每个第二图像处理信号的并行激光调制任务关系；

S203、根据并行激光调制任务关系对多个第二图像处理信号进行任务集群划分，得到多个并行调制任务集群。

具体的，将多个第二图像处理信号分别输入预置的三层贝叶斯网络。这三层贝叶斯网络分别代表任务特征提取、任务状态分析和任务并行关系的层次结构。每个第二图像处理信号与贝叶斯网络中的相应层建立连接，形成一个复杂而有层次的网络结构。为了更好地进行任务集群划分，需要分别建立每个第二图像处理信号与三层贝叶斯网络中的任务特征节点、任务状态节点以及任务并行节点之间的连接。这些节点的建立是为了在网络中传递并整合每个图像处理信号的关键信息，以更全面地理解图像的特征、状态和并行关系。对三层贝叶斯网络进行节点连接权重的优化。调整网络中各个节点之间的连接强度，以使得网络更好地适应当前的任务需求。优化的结果是生成一个目标贝叶斯模型，该模型具有更好的适应性和表达能力。通过目标贝叶斯模型对多个第二图像处理信号进行前向推断。计算每个任务并行节点、任务状态节点和任务特征节点的概率分布，从而输出每个第二图像处理信号的并行激光调制任务关系。这些关系反映了图像处理信号之间的相互影响和任务执行的关联性。根据并行激光调制任务关系对多个第二图像处理信号进行任务集群划分，得到多个并行调制任务集群。这一划分是基于概率分布和关系强度的综合考虑，从而使得每个任务集群内的图像处理信号在进行并行激光调制时能够更好地协同工作。例如，当多个图像处理信号中的某一个表现出特定的特征时，贝叶斯网络能够自动识别并调整任务集群，以更好地适应当前的虚拟现实需求。

在一具体实施例中，如图3所示，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：

S301、将多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并通过激光光学调制器中的微镜阵列对多个并行调制任务集群进行任务响应，得到任务集群分配结果以及第一响应时间戳数据；

S302、根据任务集群分配结果分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据；

S303、根据目标任务负载数据将多个并行调制任务集群输入预置的光学调制模型，光学调制模型包括：多个任务集群调制神经网络，每个任务集群调制神经网络包括卷积池化网络、门限循环网络以及全连接网络；

S304、通过多个任务集群调制神经网络中的卷积池化网络，分别对多个并行调制任务集群进行调制任务编码，得到每个并行调制任务集群的任务卷积特征数据；

S305、通过多个任务集群调制神经网络中的门限循环网络以及全连接网络，分别对任务卷积特征数据进行光学调制分析，得到每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据；

S306、获取多个任务集群调制神经网络的神经网络权重数据，并根据神经网络权重数据对每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据进行数据融合，得到目标光学调制数据，同时，获取目标光学调制数据对应的第二响应时间戳数据；

S307、根据第一响应时间戳数据以及第二响应时间戳数据，计算激光光学调制器对应的光学调制延迟数据。

具体的，将多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器。这个激光光学调制器在服务器中起到关键的作用，通过其微镜阵列对多个并行调制任务集群进行任务响应。在这一过程中，得到任务集群的分配结果以及相应的第一响应时间戳数据。这些数据反映了激光光学调制器对各个任务集群的响应情况和时间性能。基于任务集群的分配结果，可以确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据。这些负载数据包含了每个任务集群需要处理的具体信息，例如图像处理、光学特性等。目的是为后续的光学调制模型提供准确的输入数据。随后，将多个并行调制任务集群输入预置的光学调制模型。光学调制模型包括多个任务集群调制神经网络，其中每个网络由卷积池化网络、门限循环网络和全连接网络组成。这一模型旨在通过神经网络的学习和分析，生成每个任务集群的目标光学调制数据。通过任务集群调制神经网络中的卷积池化网络，对多个并行调制任务集群进行调制任务编码，得到每个任务集群的任务卷积特征数据。这些特征数据反映了每个任务集群在图像处理中的关键特征，是光学调制的重要依据。随后，通过任务集群调制神经网络中的门限循环网络以及全连接网络，对任务卷积特征数据进行光学调制分析，得到每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据。这一步骤是深度学习模型对任务集群的光学特性进行综合分析的关键环节。获取多个任务集群调制神经网络的神经网络权重数据，并根据这些权重数据对每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据进行数据融合。数据融合有助于综合考虑各个网络的学习结果，得到更加准确和全面的目标光学调制数据。同时，获取目标光学调制数据对应的第二响应时间戳数据。这一时间戳数据是关于光学调制的响应时间的具体记录，用于进一步评估服务器性能。根据第一响应时间戳数据以及第二响应时间戳数据，计算激光光学调制器对应的光学调制延迟数据。这个延迟数据反映了激光光学调制器在处理任务时的时间性能，为优化整个服务器的响应速度提供了重要的信息。

在一具体实施例中，如图4所示，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：

S401、对光学调制延迟数据进行编码处理，得到多个光学调制延迟编码值，并对多个光学调制延迟编码值进行向量转换，得到光学调制延迟编码向量；

S402、将光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型，响应速度优化模型包括特征提取层以及决策分析层；

S403、通过特征提取层中的卷积长短时网络对光学调制延迟编码向量进行特征提取，得到光学调制延迟特征集合；

S404、通过决策分析层中的决策神经网络，对光学调制延迟特征集合进行特征选择，得到多个光学调制延迟特征子集，并根据多个光学调制延迟特征子集构建初始决策节点树；

S405、对初始决策节点树进行递归分析，生成叶子节点，并根据叶子节点对初始决策节点树进行节点更新，得到目标决策节点树，并通过目标决策节点树进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略。

具体的，对光学调制延迟数据进行编码处理，得到多个光学调制延迟编码值。这一步骤可以采用不同的编码方法，例如将延迟数据映射到一定的编码空间内。编码的目的是为了方便后续处理和分析。对多个光学调制延迟编码值进行向量转换，得到光学调制延迟编码向量。向量化有助于将各个编码值组合成一个整体的特征向量，为后续的模型输入做准备。将光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型。这个模型包括特征提取层和决策分析层，是为了对输入的延迟编码数据进行特征提取和决策分析。通过特征提取层中的卷积长短时网络对光学调制延迟编码向量进行特征提取，得到光学调制延迟特征集合。卷积长短时网络在这里的作用是从编码向量中提取出具有代表性的特征，以更好地反映延迟数据的关键信息。随后，通过决策分析层中的决策神经网络对光学调制延迟特征集合进行特征选择。这一步骤有助于从众多特征中筛选出最具有决策价值的子集，以减小后续模型的计算负担。得到多个光学调制延迟特征子集后，根据这些子集构建初始决策节点树。决策节点树是一个树状结构，其中每个节点代表一个特征或一个决策，叶子节点包含最终的决策结果。对初始决策节点树进行递归分析，生成叶子节点，并根据叶子节点对初始决策节点树进行节点更新。这一过程有助于不断优化树状结构，提高模型对延迟数据的准确理解。最终，通过目标决策节点树进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略。这个策略是根据模型对延迟数据的深入理解而得出的，旨在优化微镜阵列的响应速度。

在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：

（1）获取激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数；

（2）通过预置的第一双层长短时记忆网络接收激光光束扫描参数，并通过第一双层长短时记忆网络中的第一层长短时记忆网络对激光光束扫描参数进行隐藏特征提取，得到第一光束扫描隐藏特征，并通过第一双层长短时记忆网络中的第二层长短时记忆网络对激光光束扫描参数进行隐藏特征提取，得到第二光束扫描隐藏特征，以及对第一光束扫描隐藏特征和第二光束扫描隐藏特征进行特征融合，得到目标光束扫描隐藏特征；

（3）通过预置的第二双层长短时记忆网络接收激光光源刷新参数，并通过第二双层长短时记忆网络中的第一层长短时记忆网络对激光光源刷新参数进行隐藏特征提取，得到第一光源刷新隐藏特征，并通过第二双层长短时记忆网络中的第二层长短时记忆网络对激光光源刷新参数进行隐藏特征提取，得到第二光源刷新隐藏特征，以及对第一光源刷新隐藏特征和第二光源刷新隐藏特征进行特征融合，得到目标光源刷新隐藏特征；

（4）对目标光束扫描隐藏特征和目标光源刷新隐藏特征进行特征归集，得到激光投影参数特征集合。

具体的，获取激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数。这可以通过传感器或设备直接获取，涵盖了激光光束的扫描范围、速度，以及激光光源的刷新频率等参数。通过预置的第一双层长短时记忆网络（LSTM）接收激光光束扫描参数。LSTM是一种循环神经网络，能够有效地处理序列数据。通过该网络的第一层LSTM对激光光束扫描参数进行隐藏特征提取，得到第一光束扫描隐藏特征。随后，通过第二层LSTM对激光光束扫描参数进行更高级别的隐藏特征提取，得到第二光束扫描隐藏特征。类似地，通过预置的第二双层长短时记忆网络接收激光光源刷新参数。第一层LSTM对激光光源刷新参数进行隐藏特征提取，得到第一光源刷新隐藏特征；第二层LSTM对激光光源刷新参数进行更深层次的隐藏特征提取，得到第二光源刷新隐藏特征。随后，对第一光束扫描隐藏特征和第二光束扫描隐藏特征进行特征融合，得到目标光束扫描隐藏特征。同时，对第一光源刷新隐藏特征和第二光源刷新隐藏特征进行特征融合，得到目标光源刷新隐藏特征。对目标光束扫描隐藏特征和目标光源刷新隐藏特征进行特征归集，得到激光投影参数特征集合。这个特征集合包含了从激光光束扫描和光源刷新中提取的关键特征，为后续的响应速度优化和任务调度提供了有力的信息支持。

在一具体实施例中，执行步骤S106的过程可以具体包括如下步骤：

（1）根据激光投影参数特征集合定义初始微镜阵列响应策略的适应度函数；

（2）通过预置的遗传算法根据激光投影参数特征集合对初始微镜阵列响应策略进行策略群体初始化，得到第一微镜阵列响应策略群体，第一微镜阵列响应策略群体包括多个候选微镜阵列响应策略；

（3）通过适应度函数分别计算每个候选微镜阵列响应策略的适应度数据，并根据适应度数据对多个候选微镜阵列响应策略进行策略群体划分，得到多个第二微镜阵列响应策略群体；

（4）对多个第二微镜阵列响应策略群体进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

具体的，根据激光投影参数特征集合，定义初始微镜阵列响应策略的适应度函数。这个适应度函数应该考虑激光投影的特定参数，比如光束扫描范围、光源刷新频率等。适应度函数的目标是评估每个响应策略在当前参数设置下的性能。例如，可以考虑最小化光束扫描的延迟或最大化对用户输入的响应速度。通过预置的遗传算法，根据激光投影参数特征集合对初始微镜阵列响应策略进行策略群体初始化。遗传算法是一种优化算法，通过模拟自然选择的过程，结合交叉和变异等操作，逐渐演化出适应度更高的个体。在这里，个体即为微镜阵列响应策略。得到第一微镜阵列响应策略群体后，通过定义的适应度函数，对每个候选微镜阵列响应策略进行适应度计算。适应度数据反映了每个策略相对于当前激光投影参数特征的性能好坏。这一步骤类似于自然选择中适者生存的原理，更优秀的策略将获得更高的适应度。根据适应度数据对多个候选微镜阵列响应策略进行策略群体划分，得到多个第二微镜阵列响应策略群体。这个划分过程基于适应度的排名或选择概率，使得性能更好的策略更有进入下一代的群体。对多个第二微镜阵列响应策略群体进行策略优化分析。这涉及到进一步的交叉和变异操作，以及适应度更高的策略的保留。这个过程一直迭代进行，直到达到停止条件，最终得到目标微镜阵列响应策略。通过这个优化过程，激光投影光机可以根据实时的激光投影参数特征动态地调整微镜阵列的响应策略，以实现最佳的响应速度。

上面对本发明实施例中激光投影光机的响应速度优化方法进行了描述，下面对本发明实施例中激光投影光机的响应速度优化装置进行描述，请参阅图5，本发明实施例中激光投影光机的响应速度优化装置一个实施例包括：

接收模块501，用于通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并对所述第一图像处理信号进行信号分解，得到多个第二图像处理信号；

分析模块502，用于对所述多个第二图像处理信号进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群；

计算模块503，用于将所述多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据，并对每个目标任务负载数据进行光学调制延迟计算，得到对应的光学调制延迟数据；

编码模块504，用于对所述光学调制延迟数据进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量，并将所述光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略；

融合模块505，用于获取所述激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数，并对所述激光光束扫描参数和所述激光光源刷新参数进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合；

优化模块506，用于根据所述激光投影参数特征集合对所述初始微镜阵列响应策略进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

通过上述各个组成部分的协同合作，通过小波分析和贝叶斯网络，能够高效地对接收的图像处理信号进行信号分解和激光调制任务分析。这有助于提高信号处理的速度和准确性。通过并行调制任务分析，系统能够智能地将任务分配到微镜阵列中，实现任务的并行处理，从而最大程度地利用激光投影光机的处理能力，提高任务完成速度。通过光学调制器的任务响应和光学调制延迟的精确计算，可以更精细地调控激光的光学特性，提高投影的精准度和清晰度。通过激光投影参数特征集合的提取和融合，系统能够全面考虑激光光束扫描参数和光源刷新参数的影响，使得激光投影在不同场景下都能保持高效的响应速度。采用遗传算法对微镜阵列响应策略进行智能化优化，以适应不同的工作环境和任务需求，实现更灵活、高效的激光投影。通过整合多种先进的技术，这种响应速度优化方法可以在提高激光投影光机的响应速度的同时，保持良好的投影质量和精度，进而实现了激光投影光机的智能响应速度优化并提高了激光投影光机的投影响应速度。

上面图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的激光投影光机的响应速度优化装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中激光投影光机的响应速度优化设备进行详细描述。

图6是本发明实施例提供的一种激光投影光机的响应速度优化设备的结构示意图，该激光投影光机的响应速度优化设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）610（例如，一个或一个以上处理器）和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对激光投影光机的响应速度优化设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在激光投影光机的响应速度优化设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作。

激光投影光机的响应速度优化设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如Windows Server，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的激光投影光机的响应速度优化设备结构并不构成对激光投影光机的响应速度优化设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种激光投影光机的响应速度优化设备，所述激光投影光机的响应速度优化设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述激光投影光机的响应速度优化方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述激光投影光机的响应速度优化方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种激光投影光机的响应速度优化方法，其特征在于，所述激光投影光机的响应速度优化方法包括：

通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并对所述第一图像处理信号进行信号分解，得到多个第二图像处理信号；

对所述多个第二图像处理信号进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群；

将所述多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据，并对每个目标任务负载数据进行光学调制延迟计算，得到对应的光学调制延迟数据；

对所述光学调制延迟数据进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量，并将所述光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略；

获取所述激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数，并对所述激光光束扫描参数和所述激光光源刷新参数进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合；

根据所述激光投影参数特征集合对所述初始微镜阵列响应策略进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

2.根据权利要求1所述的激光投影光机的响应速度优化方法，其特征在于，所述通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并对所述第一图像处理信号进行信号分解，得到多个第二图像处理信号，包括：

通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并基于预置的小波基函数，对所述第一图像处理信号进行多尺度分解，得到多组小波系数，其中，每组小波系数包括：细节系数和粗近似系数；

基于预设阈值和软阈值函数，对所述多组小波系数进行过滤，得到过滤后的小波系数：

对所述过滤后的小波系数进行变换重构，得到目标图像处理信号；

对所述目标图像处理信号进行图像处理信号分解，得到多个第二图像处理信号。

3.根据权利要求1所述的激光投影光机的响应速度优化方法，其特征在于，所述对所述多个第二图像处理信号进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群，包括：

分别将所述多个第二图像处理信号输入预置的三层贝叶斯网络，分别建立每个第二图像处理信号与所述三层贝叶斯网络中第一层贝叶斯网络之间的任务特征节点连接，并分别建立每个第二图像处理信号与所述三层贝叶斯网络中第二层贝叶斯网络之间的任务状态节点连接，以及分别建立每个第二图像处理信号与所述三层贝叶斯网络中第三层贝叶斯网络之间的任务并行节点连接；

对所述三层贝叶斯网络进行节点连接权重优化，生成目标贝叶斯模型，并通过所述目标贝叶斯模型对所述多个第二图像处理信号进行前向推断，计算每个任务并行节点、任务状态节点和任务特征节点的概率分布，输出每个第二图像处理信号的并行激光调制任务关系；

根据所述并行激光调制任务关系对所述多个第二图像处理信号进行任务集群划分，得到多个并行调制任务集群。

4.根据权利要求1所述的激光投影光机的响应速度优化方法，其特征在于，所述将所述多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据，并对每个目标任务负载数据进行光学调制延迟计算，得到对应的光学调制延迟数据，包括：

将所述多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并通过所述激光光学调制器中的微镜阵列对所述多个并行调制任务集群进行任务响应，得到任务集群分配结果以及第一响应时间戳数据；

根据所述任务集群分配结果分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据；

根据所述目标任务负载数据将所述多个并行调制任务集群输入预置的光学调制模型，所述光学调制模型包括：多个任务集群调制神经网络，每个任务集群调制神经网络包括卷积池化网络、门限循环网络以及全连接网络；

通过所述多个任务集群调制神经网络中的卷积池化网络，分别对所述多个并行调制任务集群进行调制任务编码，得到每个并行调制任务集群的任务卷积特征数据；

通过所述多个任务集群调制神经网络中的门限循环网络以及全连接网络，分别对所述任务卷积特征数据进行光学调制分析，得到每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据；

获取所述多个任务集群调制神经网络的神经网络权重数据，并根据所述神经网络权重数据对每个任务集群调制神经网络的目标光学调制数据进行数据融合，得到目标光学调制数据，同时，获取所述目标光学调制数据对应的第二响应时间戳数据；

根据所述第一响应时间戳数据以及所述第二响应时间戳数据，计算所述激光光学调制器对应的光学调制延迟数据。

5.根据权利要求1所述的激光投影光机的响应速度优化方法，其特征在于，所述对所述光学调制延迟数据进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量，并将所述光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略，包括：

对所述光学调制延迟数据进行编码处理，得到多个光学调制延迟编码值，并对所述多个光学调制延迟编码值进行向量转换，得到光学调制延迟编码向量；

将所述光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型，所述响应速度优化模型包括特征提取层以及决策分析层；

通过所述特征提取层中的卷积长短时网络对所述光学调制延迟编码向量进行特征提取，得到光学调制延迟特征集合；

通过所述决策分析层中的决策神经网络，对所述光学调制延迟特征集合进行特征选择，得到多个光学调制延迟特征子集，并根据所述多个光学调制延迟特征子集构建初始决策节点树；

对所述初始决策节点树进行递归分析，生成叶子节点，并根据所述叶子节点对所述初始决策节点树进行节点更新，得到目标决策节点树，并通过所述目标决策节点树进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略。

6.根据权利要求1所述的激光投影光机的响应速度优化方法，其特征在于，所述获取所述激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数，并对所述激光光束扫描参数和所述激光光源刷新参数进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合，包括：

获取所述激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数；

通过预置的第一双层长短时记忆网络接收所述激光光束扫描参数，并通过所述第一双层长短时记忆网络中的第一层长短时记忆网络对所述激光光束扫描参数进行隐藏特征提取，得到第一光束扫描隐藏特征，并通过所述第一双层长短时记忆网络中的第二层长短时记忆网络对所述激光光束扫描参数进行隐藏特征提取，得到第二光束扫描隐藏特征，以及对所述第一光束扫描隐藏特征和所述第二光束扫描隐藏特征进行特征融合，得到目标光束扫描隐藏特征；

通过预置的第二双层长短时记忆网络接收所述激光光源刷新参数，并通过所述第二双层长短时记忆网络中的第一层长短时记忆网络对所述激光光源刷新参数进行隐藏特征提取，得到第一光源刷新隐藏特征，并通过所述第二双层长短时记忆网络中的第二层长短时记忆网络对所述激光光源刷新参数进行隐藏特征提取，得到第二光源刷新隐藏特征，以及对所述第一光源刷新隐藏特征和所述第二光源刷新隐藏特征进行特征融合，得到目标光源刷新隐藏特征；

对所述目标光束扫描隐藏特征和所述目标光源刷新隐藏特征进行特征归集，得到激光投影参数特征集合。

7.根据权利要求6所述的激光投影光机的响应速度优化方法，其特征在于，所述根据所述激光投影参数特征集合对所述初始微镜阵列响应策略进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略，包括：

根据所述激光投影参数特征集合定义所述初始微镜阵列响应策略的适应度函数；

通过预置的遗传算法根据所述激光投影参数特征集合对所述初始微镜阵列响应策略进行策略群体初始化，得到第一微镜阵列响应策略群体，所述第一微镜阵列响应策略群体包括多个候选微镜阵列响应策略；

通过所述适应度函数分别计算每个候选微镜阵列响应策略的适应度数据，并根据所述适应度数据对所述多个候选微镜阵列响应策略进行策略群体划分，得到多个第二微镜阵列响应策略群体；

对所述多个第二微镜阵列响应策略群体进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

8.一种激光投影光机的响应速度优化装置，其特征在于，所述激光投影光机的响应速度优化装置包括：

接收模块，用于通过激光投影光机接收待处理的第一图像处理信号，并对所述第一图像处理信号进行信号分解，得到多个第二图像处理信号；

分析模块，用于对所述多个第二图像处理信号进行并行激光调制任务分析，得到多个并行调制任务集群；

计算模块，用于将所述多个并行调制任务集群输入预置的激光光学调制器，并分别确定每个并行调制任务集群对应的目标任务负载数据，并对每个目标任务负载数据进行光学调制延迟计算，得到对应的光学调制延迟数据；

编码模块，用于对所述光学调制延迟数据进行编码处理，得到光学调制延迟编码向量，并将所述光学调制延迟编码向量输入预置的响应速度优化模型进行响应速度优化分析，得到初始微镜阵列响应策略；

融合模块，用于获取所述激光投影光机的激光光束扫描参数和激光光源刷新参数，并对所述激光光束扫描参数和所述激光光源刷新参数进行特征提取和特征融合，得到激光投影参数特征集合；

优化模块，用于根据所述激光投影参数特征集合对所述初始微镜阵列响应策略进行策略优化分析，得到目标微镜阵列响应策略。

9.一种激光投影光机的响应速度优化设备，其特征在于，所述激光投影光机的响应速度优化设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述激光投影光机的响应速度优化设备执行如权利要求1-7中任一项所述的激光投影光机的响应速度优化方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的激光投影光机的响应速度优化方法。