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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利非接触式液体成分识别模型训练方法、识别方法、系统及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117056794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310918630.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权非接触式液体成分识别模型训练方法、识别方法、系统及装置是由马华东;梁雨萌;周安福;石璞;蒲凌宇设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本非接触式液体成分识别模型训练方法、识别方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种非接触式液体成分识别模型训练方法、识别方法、系统及装置，在识别过程中利用毫米波雷达向设定距离范围内的液体发送频率由低到高的扫频信号，对获得的中频信号划分多个不同起始频率和结束频率的频段并分别进行快速傅里叶变换，得到设定范围内液体目标对多种频段毫米波信号的反射特征。通过定制的神经网络处理多频段反射特征，从中提取与待检测液体相关的反射特征，并进行液体成分的分类与识别，能够提高液体成分的识别精度，实现更细粒度的液体识别。其中，神经网络关注到反射特征中待识别液体所处距离单元所呈现的反射特性，能够实现待识别液体在设定距离范围内随机位置随机角度摆放时的精确识别结果。

本发明授权非接触式液体成分识别模型训练方法、识别方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种非接触式液体成分识别模型训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：通过毫米波雷达采用频率递增的扫频信号对设定距离范围内的样本液体进行检测，并将接收信号和反射信号混频得到中频信号；将所述中频信号划分为多个频段，并分别执行快速傅里叶变换得到频域信号，每个频段对应频域信号中的各频率关联所述设定距离范围内的距离单元；提取每个频段对应频域信号中的接收信号强度和相位，并构建为反射参数，用于对样本液体的分类识别；构建训练样本集，所述训练样本集包括多个样本，每个样本包含通过所述毫米波雷达对单个样本液体在所述设定距离范围内采集处理得到的所述反射参数，并添加对应样本液体成分的类别作为标签；获取用于液体成分识别的初始神经网络模型，所述初始神经网络模型包括多距离单元特征提取模块和液体成分分类模块；所述多距离单元特征提取模块采用具有相同可学习参数的共享卷积核，以平移不变的方式提取所述样本液体对应反射参数在不同距离单元上的反射特征；所述液体成分分类模块包括多个第一全连接层，所述液体成分分类模块将所述反射特征扁平化为一维后，输入多个第一全连接层并输出对应样本液体的成分识别结果；采用所述训练样本集对所述初始神经网络模型进行训练，基于交叉熵损失函数对所述初始神经网络模型进行参数更新，以得到液体成分识别模型；其中，所述多距离单元特征提取模块包括连续的两分支模块、第一激活函数层、注意力模块和暂退机制层构成；其中，所述两分支模块包括并行的主分支和残差分支，所述主分支由连续的第一一维卷积层、第一正则化层、第二激活函数层、第二一维卷积层和第二正则化层，所述第一一维卷积层的卷积核为1×1，所述第二一维卷积层的卷积核为1×3；所述残差分支包括连续的第三一维卷积层和第三正则化层，所述第三一维卷积层的卷积核为1×1。

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