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公开(公告)号：CN114841291B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210763472.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明属于物质检测技术领域，具体涉及一种非接触式物质检测方法。一种基于毫米波的非接触物质检测方法，包括：构建数据集，作为训练样本，训练预先构建的材料分类模型；利用训练好的材料分类模型进行物质材料的分类；所述的数据集通过以下方式构建：将待测物质固定于距离毫米波雷达的正前方；在所述毫米波雷达的下方设置可控震源，用于在数据采集过程中对毫米波雷达产生轻微振动；所述毫米波雷达包括一个发射天线和多个接收天线；采集原始的ADC数据流，并对数据流进行特征提取。本发明利用毫米波通信和机器学习技术，提出了一种精确的非接触材料检测方法，并在静态室内材料实验中得到了验证，具有高精度、低成本的特点。
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公开(公告)号：CN114841291A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210763472.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明属于物质检测技术领域，具体涉及一种非接触式物质检测方法。一种基于毫米波的非接触物质检测方法，包括：构建数据集，作为训练样本，训练预先构建的材料分类模型；利用训练好的材料分类模型进行物质材料的分类；所述的数据集通过以下方式构建：将待测物质固定于距离毫米波雷达的正前方；在所述毫米波雷达的下方设置可控震源，用于在数据采集过程中对毫米波雷达产生轻微振动；所述毫米波雷达包括一个发射天线和多个接收天线；采集原始的ADC数据流，并对数据流进行特征提取。本发明利用毫米波通信和机器学习技术，提出了一种精确的非接触材料检测方法，并在静态室内材料实验中得到了验证，具有高精度、低成本的特点。
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