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TOOL · CL_121551 · Jul 2 · 04:00

AI模型利用计算机视觉技术识别放射性同位素

研究人员开发了一种新颖的机器学习方法，用于在城市环境中识别放射性同位素，将伽马射线数据转换为频谱图，供计算机视觉架构进行分析。该方法编码了光谱和时间信息，增强了神经网络区分威胁信号和背景噪声的能力。在RADAI基准数据集上的评估表明，卷积神经网络（CNN）的性能优于先前的方法，在低误报率下实现了更高的检测、分类和识别率。