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公开(公告)号:CN117056794B
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202310918630.6
申请日:2023-07-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种非接触式液体成分识别模型训练方法、识别方法、系统及装置,在识别过程中利用毫米波雷达向设定距离范围内的液体发送频率由低到高的扫频信号,对获得的中频信号划分多个不同起始频率和结束频率的频段并分别进行快速傅里叶变换,得到设定范围内液体目标对多种频段毫米波信号的反射特征。通过定制的神经网络处理多频段反射特征,从中提取与待检测液体相关的反射特征,并进行液体成分的分类与识别,能够提高液体成分的识别精度,实现更细粒度的液体识别。其中,神经网络关注到反射特征中待识别液体所处距离单元所呈现的反射特性,能够实现待识别液体在设定距离范围内随机位置随机角度摆放时的精确识别结果。
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公开(公告)号:CN117056794A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202310918630.6
申请日:2023-07-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种非接触式液体成分识别模型训练方法、识别方法、系统及装置,在识别过程中利用毫米波雷达向设定距离范围内的液体发送频率由低到高的扫频信号,对获得的中频信号划分多个不同起始频率和结束频率的频段并分别进行快速傅里叶变换,得到设定范围内液体目标对多种频段毫米波信号的反射特征。通过定制的神经网络处理多频段反射特征,从中提取与待检测液体相关的反射特征,并进行液体成分的分类与识别,能够提高液体成分的识别精度,实现更细粒度的液体识别。其中,神经网络关注到反射特征中待识别液体所处距离单元所呈现的反射特性,能够实现待识别液体在设定距离范围内随机位置随机角度摆放时的精确识别结果。
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