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公开(公告)号：CN113721613A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110968071.0
申请日：2021-08-23
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请提供了一种基于深度强化学习的机器人自主寻源方法及装置。所述方法包括：建立放射源计数衰减模型和放射源计数分布模型；基于实际环境，建立寻源模拟环境，所述寻源模拟环境包括探测器、放射源和屏蔽物；基于所述放射源计数衰减模型和放射源计数分布模型，利用所述探测器在所述寻源模拟环境中沿着不同路径测量不同位置的所述放射源的放射性活度，并依据价值函数，确定探测器在每个状态下，不同动作对应的价值函数值，多次训练后以建立深度强化学习模型；基于所述深度强化学习模型，在实际环境中找到放射源。
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公开(公告)号：CN108983274A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810734633.3
申请日：2018-07-06
IPC: G01T1/16 , G01T1/20 , G01T1/202 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种核辐射应急探测系统，涉及辐射测量技术领域。该探测系统包括核辐射自启动控制器和固定式现场辐射剂量采集器。待检测核电站未发生核泄漏时，核辐射自启动控制器处于工作状态，固定式现场辐射剂量采集器处于待机状态；待检测核电站发生核泄漏时，核辐射自启动控制器启动固定式现场辐射剂量采集器工作，采集环境中的核辐射信息。本发明采用辐射自启动控制器和多点多范围固定式现场辐射剂量采集器相结合，既能实现核泄漏时放射性物质的扩散范围以及强度、核素类型的实时监测，自动启动的设计又降低了电源功耗以及维护成本。本发明还公开了一种核辐射应急探测方法及一种核辐射自启动控制器。
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公开(公告)号：CN119667748A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411887222.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及水下探测器技术领域，公开了一种水下阵列式辐射探测器，包括：金属支架、至少一个NaI（Tl）晶体探测器和至少一个CeBr3晶体探测器；NaI晶体探测器和CeBr3晶体探测器固定于第一金属支架内部；在所述NaI（Tl）晶体探测器和所述CeBr3晶体探测器外侧设置有金属防护网。本发明提高探测效率、探测速度，改善能量分辨率，增强抗干扰能力，增强了探测器的适应性，还能够进行移动式辐射监测，可以适用于多种复杂环境下的辐射监测任务。
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公开(公告)号：CN114596460B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210035596.3
申请日：2022-01-13
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种基于编码板的超高速射线图像识别方法，包括：获得多个经过射线的输入图像；根据具有多像素的像素化探测器的探头像素和输入图像的分类数量，构建神经网络，并利用多个输入图像对神经网络进行训练和验证，得到训练验证后的神经网络，其中训练验证后的神经网络包括权重信息，且能够输出输入图像的识别结果；提取权重信息，构建多个输入图像对应的编码板，编码板能够通过对射线强度进行不同程度的衰减，实现权重计算过程；通过在探测器前安装编码板，使得射线穿过后被探测器探测，探测器将其转化为脉冲光电信号，再将探测器每一个像素产生的的脉冲光电信号按照训练验证后的神经网络中的对应关系连接，得到目标物体的识别结果。
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公开(公告)号：CN113721613B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110968071.0
申请日：2021-08-23
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请提供了一种基于深度强化学习的机器人自主寻源方法及装置。所述方法包括：建立放射源计数衰减模型和放射源计数分布模型；基于实际环境，建立寻源模拟环境，所述寻源模拟环境包括探测器、放射源和屏蔽物；基于所述放射源计数衰减模型和放射源计数分布模型，利用所述探测器在所述寻源模拟环境中沿着不同路径测量不同位置的所述放射源的放射性活度，并依据价值函数，确定探测器在每个状态下，不同动作对应的价值函数值，多次训练后以建立深度强化学习模型；基于所述深度强化学习模型，在实际环境中找到放射源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114595740A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210035471.0
申请日：2022-01-13
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开一种基于光电探测器的超高速射线图像识别方法，包括：获得多个经X射线穿过物体后的输入图像；搭建神经网络，并利用多个输入图像对神经网络进行训练和验证，得到训练验证后的神经网络，其中训练验证后的神经网络包括权重信息，且能够输出输入图像的类别信息；提取权重信息，构建多个输入图像对应的光电探测器的偏压处理器，偏压处理器能够通过对光电探测器的输出脉冲光电信号进行相应调整，实现神经网络的权重计算过程；利用偏压装置对光电探测器的电压进行不同的偏压调整，使得调整后的光电探测器将探测到的每一个像素产生的的脉冲光电信号也进行相应调整后，再按照神经网络中的对应关系连接，即可得到目标物体X射线图像的识别结果。
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公开(公告)号：CN109490924A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811410385.3
申请日：2018-11-23
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机载放射性监测系统的多源定位方法，包括：机载放射性监测系统测量空间多点剂量率值，并记录各点GPS坐标；建立区域模型并在区域内随机生成若干初始假想放射源；通过空间多点剂量率值，计算每一假想放射源的权重值；使假想放射源在区域内移动；在区域模型内随机生成若干新的假想放射源；迭代更新假想放射源信息，进而估计多源参数信息，实现多源定位。本发明的方法较为简单，无需建立复杂的模型，其复杂度与放射源个数无关，通过迭代更新假想放射源，可更为真实的还原多个放射源的分布；此外，还可对多个放射源以及屏蔽物包裹放射源等情形进行准确定位，无需放射性空间环境的先验知识和空间障碍物形状尺寸信息，适用范围广。
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公开(公告)号：CN108801715A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810477664.5
申请日：2018-05-18
Applicant: 南京航空航天大学
CPC classification number: G01N1/2205 , G01N1/2273 , G01N15/00 , G01T1/167
Abstract: 本发明公开了一种新型放射性气溶胶实时采样测量装置，包括气流入口装置、采样头、滤膜装置、中部腔体、尾部泵模块、辐射探测装置中；本发明装置包含至少两种不同类型的辐射探测器，可依据环境情况不同，选择不同探测器组合，探测器亦可单独装配，独立工作；辐射探测器将探测到的放射性数据经处理后、传输到数据处理终端模块，数据处理终端模块绘制出放射性剂量能谱并显示出环境辐射剂量率，同时判断环境辐射数据是否超标，若超标，将对超标数据做出警示。本发明结构新颖、集成度高、有高灵敏度的探测效率，具有较大的实用价值。
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公开(公告)号：CN108427135A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810490702.0
申请日：2018-05-21
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01T1/208
Abstract: 本发明公开了一种基于温度修正的高稳定性小型γ探测系统。在该系统中，采用数字温度传感器和绝热层配合测量探测器温度，提高不同环境温度速率下尤其温度突变时温度测量的准确性；依据所监测的温度变化实时调整FIR滤波器和成形参数，降低温度引起的噪声特性改变对能量分辨率的影响；直接在FPGA内运用脉冲幅度实时补偿技术实现了增益稳定模块，无需外部高压调节或放大器增益调节等措施，也避免了数字模拟转换器的使用，有效降低系统复杂度。本发明的数字信号处理技术同时实现能谱测量和增益稳定系统，且利用温度反馈法最优化系统噪声抑制参数，对于要求能工作在温度快速变化的环境中的小型化γ放射性监测设备，其具备很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114595740B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210035471.0
申请日：2022-01-13
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开一种基于光电探测器的超高速射线图像识别方法，包括：获得多个经X射线穿过物体后的输入图像；搭建神经网络，并利用多个输入图像对神经网络进行训练和验证，得到训练验证后的神经网络，其中训练验证后的神经网络包括权重信息，且能够输出输入图像的类别信息；提取权重信息，构建多个输入图像对应的光电探测器的偏压处理器，偏压处理器能够通过对光电探测器的输出脉冲光电信号进行相应调整，实现神经网络的权重计算过程；利用偏压装置对光电探测器的电压进行不同的偏压调整，使得调整后的光电探测器将探测到的每一个像素产生的的脉冲光电信号也进行相应调整后，再按照神经网络中的对应关系连接，即可得到目标物体X射线图像的识别结果。
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