一种基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法技术

技术编号:45424266 阅读:14 留言:0更新日期:2025-06-04 19:08
本发明专利技术公开一种基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,涉及太赫兹光谱检测的技术领域,该方法包括:获取待测物品的目标吸收光谱数据,并提取出所述目标吸收光谱数据的目标吸光度特征;将所述目标吸光度特征输入到基于样本数据集训练好的太赫兹轻量化胶囊型网络模型中;通过所述太赫兹轻量化胶囊型网络模型对所述目标吸光度特征进行分类,并输出所述目标吸光度特征对应的待测物品被分类为每个种类的化学危险品的预测概率值;将所述预测概率值最大的化学危险品的种类作为所述待测物品的检测结果输出。本发明专利技术解决了现有深度学习模型对化学危险品进行检测存在的检测准确度低的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及太赫兹光谱检测的,尤其涉及一种基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法


技术介绍

1、随着社会科学的发展,化学化工产业也随之得到了有力发展。化学危险品的存储和运输是化学化工产业链中必不可少的一环。如何安全、准确、实时地检测隐匿条件下的化学危险品对于航空运输安全、边防检查、安检具有重要意义;此外,准确查找隐匿的化学爆炸品对于公共安全和生产安全来说是一项必不可少的工作。由于太赫兹波具有高频谱带宽、穿透性强、短脉冲,对人体没有辐射,在保证精度的同时能够实现样本的无损检测,以及可以穿透塑料、木材等非金属包装材料等优点,因此,太赫兹波可以用于裸露或包装材料覆盖下的化学危险品检测,有效实现“不开包式”的化学危险品安全检查。

2、随着人工智能技术的发展,将太赫兹光谱与人工智能结合,可以使得光谱识别物体更加容易。现有技术中,使用深度学习模型对太赫兹光谱进行处理的研究,依赖大量的模拟光谱数据,为模型创造了无噪声的训练环境,这大大降低了模型的泛化能力,增加了光谱检测的局限性。除此之外,还有部分研究虽然获得了较为有限的实测光谱数据,但在训练深度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,其特征在于,在将所述目标吸光度特征输入到基于样本数据集训练好的太赫兹轻量化胶囊型网络模型中之前,所述方法还包括:

3.根据权利要求2所述的基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,其特征在于,根据胶囊网络和Mamba模型,构建原始的太赫兹轻量化胶囊型网络模型,具体包括:

4.根据权利要求3所述的基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,其特征在于,所述胶囊网络还包括输入层、初始胶囊层、胶囊分类层...

【技术特征摘要】

1.一种基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,其特征在于,在将所述目标吸光度特征输入到基于样本数据集训练好的太赫兹轻量化胶囊型网络模型中之前,所述方法还包括:

3.根据权利要求2所述的基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,其特征在于,根据胶囊网络和mamba模型,构建原始的太赫兹轻量化胶囊型网络模型,具体包括:

4.根据权利要求3所述的基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,其特征在于,所述胶囊网络还包括输入层、初始胶囊层、胶囊分类层以及softmax层,所述输入层、所述初始胶囊层、所述mamba动态路由算法层、所述胶囊分类层以及所述softmax层依次连接;

5.根据权利要求2所述的基于太赫兹轻量化胶囊型网络的化学危险品检测方法,其特征在于,在构建原始的太赫兹轻量化胶囊型网络模型之后,所述方法还包括:

6.根据权利要求2所述的基于...

【专利技术属性】
技术研发人员:骞爱荣杨文辉田野张福来王雪毫张文娟
申请(专利权)人:西北工业大学
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1