提高非标检测算法在高噪声环境中的表现，需要从多个方面进行优化和改进。以下是一些具体的策略和方法：
1. 数据预处理
噪声抑制：对采集到的数据进行预处理，以抑制或消除噪声。这可以通过滤波方法（如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等）来实现，这些滤波器可以帮助去除特定频率范围内的噪声。
数据清洗：识别并删除或修正那些明显错误或异常的数据点，以减少噪声对算法性能的影响。
图像增强：对于图像数据，可以应用图像增强技术，如对比度增强、锐化等，以提高图像质量，减少噪声对特征提取的干扰。
2. 特征提取与选择
高级特征提取：利用深度学习技术（如卷积神经网络CNN）自动学习和提取图像中的高级特征，这些特征对噪声具有更强的鲁棒性。
特征选择：选择那些对噪声不敏感且对检测任务至关重要的特征，以提高算法的抗干扰能力。
3. 算法优化
深度学习模型：采用先进的深度学习模型，如YOLO、SSD等，这些模型在复杂背景和动态变化中表现出色，能够更好地应对高噪声环境。
模型训练：在训练过程中，引入噪声数据或使用数据增强技术（如添加随机噪声、调整图像亮度对比度等）来模拟高噪声环境，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
参数调优：通过调整算法参数（如学习率、批处理大小、迭代次数等），优化算法在高噪声环境下的性能。
4. 多传感器融合
综合利用多种信息源：结合激光雷达、红外相机等多种传感器信息，提高检测系统的全面性和鲁棒性。多传感器融合技术可以利用不同传感器的互补性，减少单一传感器噪声对检测结果的影响。
5. 自适应与智能优化
动态调整算法：建立动态模型来预测环境变化对检测结果的影响，并实时调整算法参数和策略，以确保检测性能的稳定和可靠。
自学习算法：引入自学习算法，使检测系统能够在长期运行中不断学习和优化自身性能，快速适应新的生产需求和环境条件。
6. 硬件支持
使用高质量传感器：选择具有高信噪比和抗干扰能力的传感器，以减少噪声的引入。
优化硬件布局：合理布局传感器和其他硬件设备，以减少外部干扰对检测系统的影响。
提高非标检测算法在高噪声环境中的表现需要从数据预处理、特征提取与选择、算法优化、多传感器融合、自适应与智能优化以及硬件支持等多个方面进行综合考量和优化。通过这些措施的实施，可以显著提高算法在高噪声环境下的鲁棒性和准确性。
