公开(公告)号：CN118194237B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410447865.6

申请日：2024-04-12

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 马华东 ,  周安福 ,  宋登辉

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明提供一种基于太赫兹的数字味蕾感知方法及系统，该方法包括以下步骤：接收由待测物体反射的反馈信号；基于所述反馈信号构建模型输入数据，将所述模型输入数据输入到预训练的两阶段模型中，所述两阶段模型包括味觉种类识别模型和味觉强度识别模型，所述味觉强度识别模型包括对应多个单一味觉的子模型，所述味觉种类识别模型与每个子模型直接均构建有识别通道；所述味觉种类识别模型接收所述模型输入数据，并判定待测物体中包括的味觉种类，基于所述味觉种类识别模型判定的待测物体中包括的味觉种类启动对应的识别通道，并将所述模型输入数据输入到对应的子模型中，每个子模型输出对应该单一味觉的味觉强度。

公开(公告)号：CN116306865A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310183743.6

申请日：2023-02-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 马华东 ,  周安福 ,  张展 ,  宋登辉

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/04 ,  G01B11/30

Abstract: 本发明提供一种基于太赫兹无线感知的触觉粗糙度测量模型训练方法、测量方法及设备，包括：获取包含多个待测物体多角度的太赫兹反射信号，以构建训练样本集；对反射信号依次进行数据预处理、快速傅里叶变换和散射特征提取，分别得到时域信号及其时域特征、频域信号及其频域特征和散射特征；获取多材料粗糙度推理网络，该多材料粗糙度推理网络为双输入的二维卷积网络，将时域信号作为其第一输入，将时域特征、频域特征和散射特征作为其第二输入；利用训练样本集对多材料粗糙度推理网络进行训练，最终得到粗糙度测量模型。本发明能够基于粗糙度测量模型提取待测物体表面的粗糙度评价参数，实现无接触的高精度的物体表面粗糙度测量。

公开(公告)号：CN119555625A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411243536.6

申请日：2024-09-05

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 马华东 ,  周安福 ,  宋登辉

IPC: G01N21/3581 ,  G08C17/02 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/23 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供一种基于太赫兹无线感知的掺杂食用油检测方法及系统，包括：获取待检测食用油，使用太赫兹设备向待检测食用油发射太赫兹信号，并记录反射信号；将待检测食用油的反射信号输入预训练得到的掺杂食用油检测模型中，先由类别识别模块中的食用油类别特征提取器提取反射信号的全局特征，通过类别检测器对全局特征进行分析，得到食用油类型；再由比例量化模块中的比例特征选择器提取反射信号的比例特征，通过比例量化器对比例特征分析，得到食用油掺假比例。本发明能够实现高灵敏度的掺杂食用油类型识别和比例量化，具有较高的普适性。

公开(公告)号：CN116148209A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310132924.6

申请日：2023-02-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 马华东 ,  周安福 ,  宋登辉

IPC: G01N21/3586

Abstract: 本发明提供一种基于太赫兹无线感知的味觉识别方法及设备，包括：利用预设太赫兹源的收发天线向待测物体发射信号，并接收反射回的太赫兹反射信号；将预处理后的太赫兹反射信号进行傅里叶变换，生成相应的频域信号；利用预设神经网络提取频域信号的吸收峰和频谱特征，生成指纹谱；根据指纹谱中各吸收峰所在的特定频率区域和频谱特征，确定待测物体的味觉成分；获取各味觉成分的吸收峰在对应特定频率区域的频谱振幅，计算得到各味觉成分的浓度。本发明提供的基于太赫兹无线感知的味觉识别方法及设备实现了非接触的高灵敏度的味觉成分、味觉浓度识别。

公开(公告)号：CN118194237A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410447865.6

申请日：2024-04-12

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 马华东 ,  周安福 ,  宋登辉

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明提供一种基于太赫兹的数字味蕾感知方法及系统，该方法包括以下步骤：接收由待测物体反射的反馈信号；基于所述反馈信号构建模型输入数据，将所述模型输入数据输入到预训练的两阶段模型中，所述两阶段模型包括味觉种类识别模型和味觉强度识别模型，所述味觉强度识别模型包括对应多个单一味觉的子模型，所述味觉种类识别模型与每个子模型直接均构建有识别通道；所述味觉种类识别模型接收所述模型输入数据，并判定待测物体中包括的味觉种类，基于所述味觉种类识别模型判定的待测物体中包括的味觉种类启动对应的识别通道，并将所述模型输入数据输入到对应的子模型中，每个子模型输出对应该单一味觉的味觉强度。