[发明专利]一种基于检测门框的安全检测方法和装置在审
申请号: | 202110268529.1 | 申请日: | 2021-03-12 |
公开(公告)号: | CN113156522A | 公开(公告)日: | 2021-07-23 |
发明(设计)人: | 朱大立;曾华林;何蕴轩 | 申请(专利权)人: | 中国科学院信息工程研究所 |
主分类号: | G01V3/10 | 分类号: | G01V3/10;G01V3/38;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 马瑞 |
地址: | 100093 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 检测 门框 安全 方法 装置 | ||
本发明提供一种基于检测门框的安全检测方法和装置,本发明采用线圈传感器进行信号检测,由于线圈传感器可以不受地磁场和环境中磁场的影响,同时能够检测到细微的磁场变化,通过在检测门框上设置线圈传感器,可以有效地提高探测门的检测精度。本发明利用线圈传感器检测到的信号的相位和幅值,基于训练好的智能安全检测模型,得到是否携带有违禁品以及携带的违禁品的具体类型的识别结果,由此可见,本发明采用线圈传感器可以有效提高信号检测精度,同时,采用智能学习算法,使得基于大量样本训练好的安全检测模型能够准确识别是否携带有违禁品以及携带的违禁品的具体类型,从而提高识别准确度。本发明不但提高了检测精度,而且提高了识别准确度。
技术领域
本发明涉及安全检测技术领域,尤其涉及一种基于检测门框的安全检测方法和装置。
背景技术
随着多媒体设备的广泛普及,人们很容易使用多媒体设备进行通话、录音、拍照、拍摄视频等,这些具有录音、拍摄功能的多媒体设备在提升人们生活便利性的同时,也带来了一定的信息泄露的风险。在重要场所或秘密环境中,携带或使用多媒体设备如手机、录音笔、摄像机等,会造成场所内的秘密信息泄露。为了有效的降低涉密场所内由于多媒体设备而引发的信息泄露,需要在涉密场所外有效检测多媒体设备,从物理上隔绝多媒体设备进入涉密场所,以杜绝由于多媒体设备引发的泄密。
现有技术1公开一种手机探测门系统,包括:工控计算机,模数转换模块,信号处理模块,探测模块;其中,工控计算机向DA转换器发送数字信号,DA转换器将数字信号转换为第一模拟信号,功率放大单元将第一模拟信号的功率放大,发射单元将功率放大后的第一模拟信号发射到被检测区域,接收单元接收被检测区域反射的第二模拟信号,电压跟随器对第二模拟信号进行抗串扰处理,低噪放大单元提高经抗串扰处理后的第二模拟信号的信噪比,AD转换器将信噪比提高后的第二模拟信号转换为数字信号,传至工控计算机进行读取。
现有技术2公开了一种手机信号检测装置,包括底座、立柱、档杆、转轴、电机,所述底座的上方设置有所述立柱,所述立柱的前方设置有所述档杆,所述档杆上设置有所述转轴,所述转轴的后方设置有所述电机,所述立柱的上方设置有报警灯,所述立柱的上方一侧设置有连接横杆,所述档杆的一侧设置有控制箱壳体,所述控制箱壳体内部上方设置有图像识别器。
现有技术3公开了一种提高电磁检测安检门灵敏度与抗干扰能力装置包括导磁臂、电磁激励线圈、多个电磁接收传感器、电磁检测仪,其中导磁臂的两臂的端面相对,两臂的端面之间为安检门的检测通道,导磁臂用于约束磁场,使之不向外扩散,提高抗干扰能力;并且电磁激励线圈固定在导磁臂上;多个电磁接收传感器分布固定在导磁臂的两臂的端面上;电磁激励线圈和多个电磁接收传感器与电磁检测仪电连接。
其中,现有技术1仅仅是对信号进行了还原处理,实际上还是金属检测门,无法区分手机(录音笔等含有电路板的设备)与其他金属的区别,误报率依然很高。现有技术2容易受周围环境干扰,且只能检测有sim卡的手机,对录音笔、未插入sim卡的手机和其他窃密设备等无法进行检测。现有技术3磁检测也无法解决误报与漏报的问题,同时容易受地磁场的干扰与周围磁场的干扰,检测时对周围磁场稳定性要求比较高。分区检测是每个区各自单独检测,没有利用全局的检测数据。
发明内容
本发明提供一种基于检测门框的安全检测方法和装置,用以解决现有技术中无法分辨不同电子设备、检测对象范围狭窄、存在安全隐患以及检测不全面的缺陷,实现安全、全面以及高精度检测。
第一方面,本发明提供一种基于检测门框的安全检测方法,所述检测门框上设置有线圈传感器;所述安全检测方法包括:获取所述线圈传感器检测到的信号的相位和幅值;将所述线圈传感器检测到的信号的相位和幅值输入至训练好的安全检测模型中,得到是否有指定类型违禁品进入所述检测门框的识别结果;其中,所述安全检测模型是将携带有各种指定类型违禁品以及不携带有指定违禁品的人体进入所述检测门框时所述线圈传感器检测到的样本信号的相位和幅值作为输入,将与所述样本信号对应的是否携带违禁品的检测结果以及携带的违禁品的具体类型作为输出,基于深度学习算法对初始神经网络模型进行训练后得到的。
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