The invention discloses a dangerous goods detection method based on time-varying source number and adaptive blind source separation, which comprises the following steps: S1. Standard database construction; S2. Scattering parameter model construction; S3. Dynamic source number estimation; S4. Adaptive blind source separation; S5. Dangerous goods identification. Based on the time-varying number of sources and adaptive blind source separation, the invention realizes the effective detection of liquid dangerous goods, and can detect multiple different liquid products, saves the time of public security inspection, and improves the security inspection efficiency of public places; at the same time, first estimates the number of sources, and then performs blind source separation according to the estimation results, with high precision, only in the later stage The S parameter of the new sample in the database can realize the expansion of the detection category and has good expansion performance.
【技术实现步骤摘要】
一种信源数时变和自适应盲源分离的危险品检测方法
本专利技术涉及危险品检测,特别是涉及一种基于信源数时变和自适应盲源分离的危险品检测方法。
技术介绍
随着国家事业的发展,国家对公共安全越来越重视,在公共安全保障方面投入了大量的人力物力财力。尽管如此,公共场所安全事故时有发生。故,公共场所安全检查显得尤为重要。X光检测仪作为现阶段公共场所安检环节的常用检测仪器,不仅大大提高案件效率,也降低了安全事故的发生次数。但对于液态危险品而言,检查工作相对比较繁琐且液态危险品容易泄露,一直以来都是安检环节中的难题。所以若能对液态危险品检测提出一种安全可行且高效的方法,这无疑对我国安全检查工作具有重大意义;
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于信源数时变和自适应盲源分离的危险品检测方法,具有效率高、精度高的优势。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的:一种基于信源数时变和自适应盲源分离的危险品检测方法,包括以下步骤:S1.标准数据库搭建:将常见液态危险品和液态安全品作为样品,采集不同样品在8GHz-18GHz频段内的散射参数和对应的样本图片,搭建标准数据库;S2.散射参数模型构建:在对若干个未知液态产品进行识别时,首先对液态产品进行散射参数采集,得到t时刻的观测信号X(t),并构建散射参数模型:假设t时刻散射参数的源信号为S(t)=[S1(t),S2(t),S3(t),…,Sn(t)]T,S(t)是由n个未知且彼此互相独立的均值信号组成的源信号的集合 ...
【技术保护点】
1.一种基于信源数时变和自适应盲源分离的危险品检测方法,其特征在于:包括以下步骤:/nS1.标准数据库搭建:将常见液态危险品和液态安全品作为样品,采集不同样品在8GHz-18GHz频段内的散射参数和对应的样本图片,搭建标准数据库;/nS2.散射参数模型构建:在对若干个未知液态产品进行识别时,首先对液态产品进行散射参数采集,得到t时刻的观测信号X(t),并构建散射参数模型:/n假设t时刻散射参数的源信号为S(t)=[S
【技术特征摘要】
1.一种基于信源数时变和自适应盲源分离的危险品检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1.标准数据库搭建:将常见液态危险品和液态安全品作为样品,采集不同样品在8GHz-18GHz频段内的散射参数和对应的样本图片,搭建标准数据库;
S2.散射参数模型构建:在对若干个未知液态产品进行识别时,首先对液态产品进行散射参数采集,得到t时刻的观测信号X(t),并构建散射参数模型:
假设t时刻散射参数的源信号为S(t)=[S1(t),S2(t),S3(t),…,Sn(t)]T,S(t)是由n个未知且彼此互相独立的均值信号组成的源信号的集合,每个未知液态产品为一个散射参数的信源,对应于源信号S(t)中的一个均值信号;Sk(t)表示第k个未知液态产品在t时刻的散射参数均值信号,k=0,1,...,n;
由于不同未知液态产品的散射参数均值信号会互相进行未知的线性混合,得到最终的观测信号,故假设源信号S(t)经过未知的线性混合系统A(t)进行处理后,得到的t时刻的观测信号X(t)与源信号S(t)的关系为:
X(t)=A(t)S(t);
S3.动态信源数估计:进行盲源分离之前,必须确定信源的个数信息,为了动态的估计出源信号的数量,采用基于交叉验证的方法来估计信源个数,信源数估计的具体过程如下:
S301.计算观测信号X(t)的协方差矩阵C(t):
计算具有零均值的观测向量
计算中间矩阵ΔX(t):
计算观测信号的协方差矩阵C(t):
其中,ΔX(t)T为ΔX(t)的转置;
S302.计算出m个对角矩阵ψ(1),ψ(2),…,ψ(m);
对于第i个对角矩阵ψ(i),i=1,2,...,m,计算方式如下:
其中,Λi为矩阵C(t)的前i个特征值组成的对角矩阵;Ui为矩阵Λi特征值对应特征向量组成的列向量;表示的转置,diag()表示求对角矩阵;
S303.估计出信源数n的估计值
式中,表示矩阵求迹运算中所有使得轨迹最高时...
【专利技术属性】
技术研发人员:周冬梅,王星智,李雪梅,蒋美琪,曾皓月,
申请(专利权)人:成都理工大学,
类型:发明
国别省市:四川;51
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