[发明专利]一种基于深度学习谐波信号分析的智能安检方法在审
| 申请号： | 202110118186.0 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112949391A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 陈石;岳克强;李文钧;李宇航;王超;张汝林;沈皓哲 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 杨小凡 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习谐波信号分析的智能安检方法，包括：针对不同场景设置探测器阵列，采集待测者所携带物品的波段信息，得到一组数据结果；分别让待测者携带不同类别的违禁品和非违禁品，每隔一定的时间间隔就记录下每个探测器测得的谐波数值，得到一组数据，直到检测结束为止；将两组数据打上报警和不报警两种标签，并用增强方法对数据进行处理；构建一维卷积神经网络，训练得到一个分类模型；构建长短期记忆网络，训练得到一个分类模型；利用模型融合的方法综合使用两种分类模型，得到准确率更高的分类模型并保存；检测时，探测器测出波段信息并传入分类模型，如果输出结果显示为未携带违禁品则可顺利通过，否则会触发警报。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 谐波 信号 分析 智能 安检 方法 | ||
【主权项】：
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