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公开(公告)号:CN117313022A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311310968.X
申请日:2023-10-11
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: G06F18/2451 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06V20/64 , G01B11/30
摘要: 本发明提供一种太赫兹高速扫描场景基于深度学习的表面粗糙度识别方法,包括以下步骤:步骤1.制备粗糙表面样品,用不同的材料和技术,使用不同形状的錾刀依次在硬度递增的材料上制作出了粗糙度递增的一批样品;利用局部区域重用来增强数据多样性;基于高速采样和表面样品采集并制作了高速散射数据集;步骤2.建立表面识别模型;基于上述数据和模型结构训练得到了面向高速散射数据的粗糙表面分类模型。本发明的模型能够达到预期的最终效果,具备在高速场景中识别表面粗糙度的能力。
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公开(公告)号:CN116879234A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310864696.1
申请日:2023-07-14
申请人: 北京理工大学
摘要: 本发明公开了一种适用于降雪条件下的路面材质检测系统和计算方法,包括:太赫兹雷达和功率计。太赫兹雷达后连接功率计。太赫兹雷达可以发射太赫兹波,并在太赫兹波被雪层、地面散射后,接收太赫兹波的后向散射波。功率计负责测得接收信号的功率。通过太赫兹雷达发射太赫兹波并接收其后向散射波。根据功率计测得的后向散射波不同功率判断材质。本发明的优点是:适用于降雪的恶劣天气,抗干扰能力强,探测精度高,准确率高。
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