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摘要
爆炸物等危险品的分子振动和转动能级在太赫兹频谱段具有独特的指纹谱特性,且太赫兹波对非极性物质及介电材料有较强的透过性及低能性,因此利用太赫兹光谱可以实现障碍物隐匿复杂环境下的危险品无损探测。目前各种相关材料的太赫兹吸收光谱标准库并不完善,且市面上各类太赫兹光谱仪硬件参数不同、检测标准不统一,导致单纯依赖特征吸收峰的识别方法并不可靠。针对上述问题,提出一种不依赖于吸收峰准确性的物质识别技术路线:提取物质在不同频率分辨率、不同障碍物隐匿情况下的太赫兹吸收谱,利用Marr小波变换在频域上展开得到具有特征唯一性的小波频域尺度图,建立样本集;其次,结合迁移学习方法,利用Xception网络对样本集进行训练识别。实验结果表明,此方法可以很好地对不同障碍物隐匿环境中的危险品进行分类识别,识别准确率可达94%。说明此方法的识别准确性不受系统频率分辨率即吸收谱精确度等系统因素影响,为邮件及快递包裹等障碍物隐匿危险品无损检测、定性识别提供了一种新的技术思路。
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