基于太赫兹光谱的危险品识别研究

• 作 者: 刘俊秀
• 出 处: 北京化工大学
• 发表日期: 2019年01期
• 关键词: 太赫兹 差分数据 主元分析 支持向量机 光谱角度匹配

在航空运输,火车货运,海关检查等场所,基于危险品、违禁品等物质的安检是必不可少的环节。目前,在这些场所的安全检查主要采用基于X射线成像的方法,通过人工对图像进行判别。由于X射线对于人体有一定的危害性,寻求一种安全性更高且识别效果好的检测识别方法,成为许多研究人员关注的热点问题之一。相比于X射线,太赫兹波的能量更低,对人体更安全,且太赫兹波作为一种穿透性强的辐射,为有包装的物质的识别提供了可能。针对包括易爆炸的危险品相关的有机化合物检测与识别问题,本文研究了基于太赫兹光谱的有机化合物识别方法,主要完成的工作有:(1)针对有机化合物的太赫兹时域光谱数据,本文提出了一种基于差分-PCA-SVM的有机化合物识别方法。首先,根据物质样本的太赫兹时域信号计算得到吸收系数光谱;然后,对0.2-2.5THz频率区间内的数据进行特征提取。在特征提取中,提出了基于差分数据的样本容量扩充方法,并结合主元分析法进行特征的提取。最后,采用支持向量机建立数学模型,并根据建立的模型对未知样本进行了识别研究。实验中,利用本文方法对15种有机化合物的太赫兹光谱数据进行了识别,正确识别率为93.33%。(2)针对在材料遮挡下的危险品类有机化合物的识别,本文提出了基于光谱角度的模板匹配识别方法。首先根据样品是否有材料遮挡将数据分为两类,无遮挡的纯物质数据作为标准数据库,进行特征向量的提取,并作为标准模板向量。有遮挡的物质为待识别的物质,同样进行特征向量提取,并与标准数据库内物质进行光谱角度匹配识别。比较了两种光谱作为特征向量进行匹配识别的效果,实验结果表明,采用吸收系数谱进行光谱角度的匹配方法识别效果较好,能够减少遮挡材料对太赫兹波吸收作用造成幅值的下降带来的识别效果的影响。