← 返回列表
基于XGBoost模型的物质种类识别方法
摘要文本
本发明提供一种基于XGBoost模型的物质种类识别方法，包括：获取待测物体在不同通道下的光子计数值数据；基于各通道下的光子计数值数据，确定待测物体各通道下的X光图像；将各X光图像输入XGBoost模型中，得到待测物体的目标等效原子序数，XGBoost模型为基于多个不同类型的样本物体各自对应的样本图像块训练得到的，样本图像块是基于对应的样本物体的厚度确定的；基于物质种类列表中等效原子序数和物质种类之间的对应关系，确定目标等效原子序数对应的目标物质种类。本方法利用训练的XGBoost模型，可以确定待测物体的目标等效原子序数，从而可以确定出待测物体的目标物质种类，提高了物质种类识别的效率。 来源：百度马 克 数据网
申请人信息
- 申请人:北京声迅电子股份有限公司
- 申请人地址:100094 北京市海淀区丰豪东路9号院11号楼
- 发明人: 北京声迅电子股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于XGBoost模型的物质种类识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311049429.5 |
| 申请日 | 2023/8/18 |
| 公告号 | CN117347396A |
| 公开日 | 2024/1/5 |
| IPC主分类号 | G01N23/04 |
| 权利人 | 北京声迅电子股份有限公司 |
| 发明人 | 姬光; 郑屹; 赵鹏 |
| 地址 | 北京市海淀区丰豪东路9号院11号楼 |
专利主权项内容
1.一种基于XGBoost模型的物质种类识别方法，其特征在于，包括：通过探测器获取待测物体在不同通道下的光子计数值数据；基于各通道下的所述光子计数值数据，确定所述待测物体各所述通道下的X光图像；将各通道下的所述X光图像输入预先训练的XGBoost模型中，得到所述XGBoost模型输出的所述待测物体的目标等效原子序数，所述XGBoost模型为基于多个不同类型的样本物体各自对应的样本图像块训练得到的，所述样本图像块是基于对应的样本物体的厚度确定的；在物质种类列表中存在所述目标等效原子序数的情况下，基于所述物质种类列表中等效原子序数和物质种类之间的对应关系，确定所述目标等效原子序数对应的目标物质种类。 （来 自 马 克 数 据 网）