核素检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术属于核检测技术领域，尤其涉及一种核素检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.各种放射性物质(也称为核素)都具有自身特有的本征能谱，因而可以利用伽马能谱分析来识别检测对象中所包含的核素的类别。然而，经本技术的发明人发现，相关技术中存在核素检测准确度低的技术问题。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种核素检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够解决核素检测准确度低的技术问题，提高核素检测的准确度。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种核素检测方法，方法包括：
5.获取检测对象的第一伽马能谱；
6.基于目标寻峰算法，对所述第一伽马能谱进行处理，得到所述第一伽马能谱中的第一峰位信息；
7.基于目标聚类算法，对所述第一伽马能谱进行处理，得到所述第一伽马能谱中的第二峰位信息；
8.将包括所述第一峰位信息和所述第二峰位信息的目标峰位信息与核素库中的基准峰位信息进行匹配，确定与所述目标峰位信息相对应的目标核素。
9.第二方面，本技术实施例提供了一种核素检测装置，装置包括：
10.获取模块，用于获取检测对象的第一伽马能谱；
11.第一计算模块，用于基于目标寻峰算法，对所述第一伽马能谱进行处理，得到所述第一伽马能谱中的第一峰位信息；
12.第二计算模块，用于基于目标聚类算法，对所述第一伽马能谱进行处理，得到所述第一伽马能谱中的第二峰位信息；
13.匹配模块，用于将包括所述第一峰位信息和所述第二峰位信息的目标峰位信息与核素库中的基准峰位信息进行匹配，确定与所述目标峰位信息相对应的目标核素。
14.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，电子设备包括：处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面提供的核素检测方法的步骤。
15.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面提供的核素检测方法的步骤。
16.本技术实施例的核素检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，获取检测对象的第一伽马能谱；基于目标寻峰算法，对第一伽马能谱进行处理，得到第一伽马能谱中的第
一峰位信息；基于目标聚类算法，对第一伽马能谱进行处理，得到第一伽马能谱中的第二峰位信息；将包括第一峰位信息和第二峰位信息的目标峰位信息与核素库中的基准峰位信息进行匹配，确定与目标峰位信息相对应的目标核素。本技术实施例在原有寻峰基础上，通过目标聚类算法进行二次寻峰，得到第一伽马能谱中的第二峰位信息，如弱峰信息；由于核素的检测结果是根据第一峰位信息和第二峰位信息共同验证下得到的，而不再仅由第一峰位信息确定，所以核素的检测结果更加精准，能够提高核素检测的准确度，减少核素的漏报和误报。
附图说明
17.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1示意性示出了am241和ba133混合源的伽马能谱；
19.图2为本技术一实施例提供的一种核素检测方法的流程示意图；
20.图3为图2所示的核素检测方法中步骤s102的一种流程示意图；
21.图4为图2所示的核素检测方法中步骤s103的一种流程示意图；
22.图5为本技术一实施例提供的一种核素检测方法的寻峰结果；
23.图6为本技术一实施例提供的一种核素检测方法的寻峰结果；
24.图7为本技术一实施例提供的一种核素检测方法的寻峰结果；
25.图8为本技术一实施例提供的一种核素检测装置的结构示意图；
26.图9为本技术一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
27.下面将详细描述本技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本技术，而不是限定本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本技术的示例来提供对本技术更好的理解。
28.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
29.应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
30.在阐述本技术实施例所提供的技术方案之前，为了便于对本技术实施例理解，本
申请首先对现有技术中存在的问题进行具体说明：
31.由于寻峰结果的准确度会直接影响核素检测的复杂度和准确度，所以寻峰是核素检测过程中的关键环节。经本技术的发明人发现，在相关技术的寻峰过程中，存在“弱峰”识别困难的问题。又经本技术的发明人发现，导致相关技术存在“弱峰”识别困难问题的原因主要包括以下方面：1)伽马能谱上的有些峰形并不是比较完整的高斯形状，如峰顶形成缺口或波动等，现有的寻峰算法很难检测出这类峰形；2)即使不是弱峰，但是因峰宽与算法参数不匹配或峰顶形状不理想，某些峰也很难检测出来；3)现有的寻峰算法通常会舍弃一定的检出率来排除容易出错的数据，例如设置峰显著度阈值，将峰形达不到要求的弱峰去除。
32.图1示意性示出了am241和ba133混合源的伽马能谱(γ能谱)。如图1所示，曲线a是am241和ba133混合源的伽马能谱，曲线b是本底谱。ba133有80kev，160kev，223kev，296kev，355kev五个特征能峰，am241有59kev一个特征能峰。符号“*”为相关技术在寻峰过程中识别出的峰位，分别是am241的59kev峰和ba133的355kev峰。在am241和ba133混合情况下，ba133的80kev峰被am241的59kev强峰屏蔽而检测不出来。三个圆圈圈出的分别是ba133的160kev峰，223kev峰和296kev峰，这三个“弱峰”因为峰形不明显而未被检测到。也就是说，对于ba133而言，相关技术只能检测到ba133的一个355kev峰。
33.由于不同核素可能有相同或相近能量的特征能峰，即伽马能谱上的一个峰位可能匹配上多个核素，因而在检测出的特征峰位较少的情况下，后续再根据该较少的特征峰位识别出的核素的结果通常是不准确的，存在误报和漏报的问题。例如，以图1的ba133为例，由于其他核素(例如pd103，i133)也有355kev附近的能峰，因此当仅以355kev峰位识别核素时，这种情况下ba133容易被误识别成pd103，i133等其他核素。
34.鉴于发明人的上述研究发现，本技术实施例提供了一种核素检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够解决相关技术中存在的核素检测准确度低的技术问题。
35.本技术实施例的技术构思在于：在原有寻峰基础上，通过目标聚类算法进行二次寻峰，得到第一伽马能谱中的第二峰位信息，如弱峰信息；然后根据第一峰位信息和第二峰位信息共同验证下得到核素的检测结果，而不再仅由第一峰位信息确定，因而核素的检测结果将会更加精准，能够提高核素检测的准确度，减少核素的漏报和误报。
36.下面首先对本技术实施例所提供的核素检测方法进行介绍。
37.图2为本技术一实施例提供的核素检测方法的流程示意图。如图2所示，该方法可以包括步骤s101、s102、s103和s104。
38.s101、获取检测对象的第一伽马能谱。
39.在本技术实施例中，检测对象可以包括任意对象，如放射源或者含有放射性物质的气体、固体或液体等，本技术对此不作限定。
40.在实际应用中，例如可以使用辐射探测器采集检测对象的第一伽马能谱。需要说明的是，本技术对于辐射探测器的数量不作限定，数量可以是一个或多个。在一些实施例中，可以利用多个辐射探测器从多个测量角度采集同一检测对象的第一伽马能谱，最后将多个辐射探测器获得的第一伽马能谱的检测结果相互印证，从而进一步提高核素检测的准确度。
41.s102、基于目标寻峰算法，对第一伽马能谱进行处理，得到第一伽马能谱中的第一峰位信息。
42.在本技术实施例中，目标寻峰算法可以包括广义二阶差分法、匹配滤波器法、拟合法或其他寻峰算法等。这些寻峰算法的原理通常都是对曲线形状进行判断，目的是发现伽马能谱上类似高斯形状的峰形。
43.如图3所示，在一些实施例中，s102可以包括s1021和s1022。
44.s1021、获取第一伽马能谱中呈高斯形状的至少一个峰形。
45.s1022、根据每个峰形的极值点在第一伽马能谱的横轴方向上的位置信息，得到第一峰位信息。
46.其中，极值点一般指的是极大值点，即“峰顶”。第一伽马能谱的横轴表示峰能量，单位为1000电子伏特(kev)，即电子加速通过1000v电压差所需要的能量。在寻找到第一伽马能谱中呈高斯形状的各个峰形之后，在s1022中，可以根据每个峰形的极值点在第一伽马能谱的横轴方向上的位置信息，即每个峰形的极值点的横坐标，得到第一峰位信息。第一峰位信息通常为“强峰”。
47.以广义二阶差分法为例，广义二阶差分法的原理是峰函数的二阶导数是负数，峰形越尖锐，峰形函数的二阶导数的绝对值越大，其数值大小与峰高无关只与函数形状有关。因此可以找出曲线中的峰形，而不受本底高低波动的影响。
48.在实际使用中，可以对伽马能谱局部的峰函数建立高斯峰形加线性本底的假设，在此假设上进行求导计算。为了降低计算量，又将求导和能谱平滑处理整合成滤波处理，提前计算好滤波器系数，直接对整谱数据进行变换。处理后的整谱数据大于或等于预设阈值的位置即可判断该处存在峰形。该方法能够很好地突出峰信息而抑制本底涨落和统计噪声。
49.为了保证获得的第一峰位信息更加准确，从而保证最终的核素检测结果更加准确，在一些实施例中，在s102之前，本技术实施例所提供的核素检测方法还可以包括以下步骤：
50.对第一伽马能谱进行平滑滤波处理。具体地，例如可以基于自适应最小二乘算法或高斯滤波法对第一伽马能谱进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的第一伽马能谱。通过对第一伽马能谱进行平滑滤波处理，可以减小伽马射线和探测器中固有的统计涨落、电子学系统的噪声影响。
51.此外，在s102之前，本技术实施例所提供的核素检测方法还可以包括以下步骤：
52.去除第一伽马能谱中的本底谱。在能谱曲线中，一些峰常常是叠加在很高的本底谱上。为了避免本底谱对核素检测的影响，可以去除第一伽马能谱中的本底谱。本技术对于去除本底谱的方法不作限定，在一示例中，例如可以首先求出本底谱在整个测量能区的分布模式，然后从整个谱数据中逐道减去本底谱在该道的计数，以得到去除本底谱的第一伽马能谱。
53.相应地，在s102中，可以基于目标寻峰算法，对平滑滤波后的第一伽马能谱或者去除本底谱的第一伽马能谱进行处理，得到第一峰位信息。
54.s103、基于目标聚类算法，对第一伽马能谱进行处理，得到第一伽马能谱中的第二峰位信息。
55.本技术之所以采用目标聚类算法检测第一伽马能谱中的第二峰位信息，原因于本技术的发明人的以下发现：经本技术的发明人发现，虽然γ能谱中的“弱峰”峰形不完整，无
法通过现有的寻峰方法检测出来，但能看出“弱峰”所在的位置存在明显的数据聚集，而且多个聚集位置的组合关系能够推测核素的存在。由此，本技术的发明人考虑，如果将这些“弱峰”信息提取出来，再结合γ能谱上已经检出的强峰分布和核素库的先验信息，那么便可以准确地判断某些核素的存在，从而提高核素检测的准确度。
56.在s103中，目标聚类算法可以包括任意一种聚类算法，包括不限于均值偏移聚类算法。在一些实施例中，为了能够检测出第一伽马能谱中的“弱峰”，本技术对于均值偏移聚类算法进行了改进，使得二维均值偏移聚类算法能够适用于一维的γ能谱数据。
57.为了便于理解，下面首先对于均值偏移聚类算法的主要思想和均值偏移聚类算法在寻峰过程中的应用进行简单说明。
58.均值偏移聚类算法的主要思想是定位每一群/类的中心点，每次迭代通过更新中心点的候选点来实现窗口滑动。通常这些候选窗口在后期处理阶段被过滤，只留下最后稳定的中心点。
59.在寻峰过程中，可以设置多个初始中心点，如果初始中心点附近存在数据聚集，则初始中心点将随着迭代向密度高的方向移动，峰两侧的多个初始中心点将逐渐在重心位置融合。如果伽马能谱上不存在数据聚集，中心点虽然也会移动并在某些位置稳定下来。但迭代后的路径通常杂乱无章不会出现多个点融合的情况。即使偶然地出现了融合点，其纵坐标数值一般比较小，因而可以通过根据稳定后的中心点是否有左右两侧的迭代轨迹和纵坐标是否超过探测阈值删除掉，从而保证在无数据聚集位置不会出现错误的寻峰结果。
60.下面结合图4和图5对于s103进行具体说明。如图4所示，在一些实施例中，s103可以包括以下步骤：
61.s1031、沿第一伽马能谱的横轴方向依次设置多个中心点。如上所述，第一伽马能谱的横轴表示峰能量，即在第一伽马能谱的横轴方向上对应不同的峰能量，可以设置多个中心点。其中，第一次设置的中心点即为初始中心点。
62.s1032、根据多个中心点和预设长度，确定以多个中心点为中心的多个滑动窗。滑动窗与中心点一一对应，滑动窗的尺寸可以预先设定，每个滑动窗以对应的中心点为中心。
63.s1033、对于每个滑动窗，计算滑动窗内的第一数据点的重心，第一数据点为第一伽马能谱上的数据点。即，计算以每个中心点为中心的滑动窗内的全部数据点的重心。
64.s1034、对于每个滑动窗，当滑动窗的中心点的位置与重心的位置不一致时，将滑动窗的中心点迁移到重心上；返回根据多个中心点和预设长度，确定以多个中心点为中心的多个滑动窗(s1032)，直至每个滑动窗的中心点的位置与每个滑动窗对应的重心的位置一致，并执行s1035。
65.s1035、获取满足预设条件的滑动窗的中心点在第一伽马能谱的横轴方向上的位置信息，得到第二峰位信息；其中，预设条件包括以下1)和2)中的至少一项：
66.1)当滑动窗的中心点迁移n次时，前n-1次迁移的滑动窗的中心点的位置分布在第n次迁移的滑动窗的中心点的左侧和右侧，n为大于1的正整数；例如，对于每个滑动窗而言，该滑动窗的中心点总共迁移了10次，其中，该滑动窗的中心点在1-9次迁移的位置分布在第10次迁移的左侧和右侧。
67.2)滑动窗的中心点在第一伽马能谱的纵轴方向上的数值大于或等于第一预设阈值。即，稳定后的滑动窗的中心点的纵坐标大于或等于第一预设阈值。
68.容易理解的是，在每个滑动窗的中心点不再迁移(稳定)之后，在s1036中，筛除左右两侧没有迭代轨迹的中心点和/或纵坐标小于第一预设阈值的中心点，将左右两侧有迭代轨迹的中心点和/或纵坐标大于或等于第一预设阈值的中心点在第一伽马能谱的横轴方向上的位置信息，作为第二峰位信息，从而保证在无数据聚集位置不会出现错误的寻峰结果。
69.如图5所示，示例性地，在第一伽马能谱无假设峰位的谱段等间隔设置了多个初始中心点进行聚类算法，浅颜色符号“*”是中心点随着迭代变化的聚类轨迹，深颜色符号
“○”
是中心点迭代后的稳定位置(简称稳定点)。两个箭头所指是满足预设条件的寻峰结果，分别是co60的1173kev峰和1332kev峰。在400kev-1100kev区域内，稳定点都不符合标准，有些稳定点不是两侧都有迭代轨迹，有些稳定点的纵坐标过小(小于第一预设阈值)。
70.如图6所示，与图1所示的相关技术的寻峰结果相比，本技术实施例通过目标聚类算法可以将ba133的160kev，223kev和296kev这三个特征能峰检测出来，利用这三个特征能峰可辅助判断ba133的存在，减少ba133被误识别成其他核素的可能性。
71.如图7所示，co60的γ能谱有1173kev和1332kev两个能峰，相关技术的寻峰结果经常出现1332kev检测不出来而漏报情况。而本技术实施例通过目标聚类算法可以同时检测出1173kev和1332kev两个能峰。
72.s104、将包括第一峰位信息和第二峰位信息的目标峰位信息与核素库中的基准峰位信息进行匹配，确定与目标峰位信息相对应的目标核素。
73.在一些实施例中，核素库中的基准峰位信息可以包括主要分支和验证分支。由于每种核素的衰变反应放出的γ粒子能量不同，在探测器的能谱上会形成1到多条能量分支。主要分支可以理解为分支比大，且易于区分的峰能量。主要分支是识别核素存在的必要条件，可作为判断核素种类的主要依据。如果主要分支对应的峰没有寻到，则认为该核素不可能存在。验证分支可以理解为分支比小，或多条分支的分布比较接近，容易形成重峰的峰能量。验证分支能够正确寻到核素种类的概率较低，可用作核素识别的辅助和参考信息。
74.表1示意性示出了ba133核素分支。
75.表1
76.峰能量(kev)分支比(％)80.9834.18160.600.5978223.230.4596276.387.085293.6025.49355.9962.15383.848.916
77.如表1所示，示例性地，对于核素ba133，可以把分支比较大的80.98kev和355.99kev设为主要分支，其他分支(如160.60kev、223.23kev、276.38kev、293.60kev和383.84kev)设置为验证分支。
78.表2示意性示出了ba133核素分支。
79.表2
80.峰能量(kev)分支比(％)80.182.621284.296.058364.4881.25636.977.268
81.如表2所示，示例性地，对于核素i131，可以把80.18kev和364.48kev设为主要分支，其他分支设置为验证分支。
82.在s104中，在一些实施例中，可以同时将包括第一峰位信息和第二峰位信息的目标峰位信息与主要分支和验证分支进行匹配，得到与目标峰位信息相对应的目标核素。
83.在s104中，在一些实施例中，考虑到核素库包含的核素种类较多，若第一峰位信息和第二峰位信息均与核素库中的全部核素的分支匹配的话，计算量较大。因此，为了降低计算量，可以将第一峰位信息与主要分支(第一基准峰位信息)进行匹配，得到与第一峰位信息相对应的第一核素(待确认核素)。然后，将第二峰位信息只与第一核素对应的基准峰位信息(第二基准峰位信息)进行匹配，得到与第二峰位信息相对应的目标核素。由于第二峰位信息的匹配对象是待确认核素而不是核素库里的所有核素，所以可以降低计算量，使得相干核素组的处理过程较大程度上简化。进一步的，第二基准峰位信息可以是第一核素对应的验证分支，如ba133的160.60kev、223.23kev、276.38kev、293.60kev和383.84kev。
84.需要说明的是，将第一峰位信息与第一基准峰位信息进行匹配，得到与第一峰位信息相对应的第一核素的这一步骤，可以是在s103之前，即获取第二峰位信息之前执行。相应地，在s104中，仅执行将第二峰位信息与第二基准峰位信息进行匹配，得到与第二峰位信息相对应的目标核素。
85.在一些实施例中，将第二峰位信息与第二基准峰位信息进行匹配，得到与第二峰位信息相对应的目标核素，具体可以包括：
86.第一步骤、根据第二峰位信息与第二基准峰位信息，计算第一核素中每个核素的置信度；
87.第二步骤、确定第一核素中置信度大于或等于第二预设阈值的核素为目标核素。
88.置信度可以理解为概率，对于每个核素而言，该核素的置信度可以理解为第二峰位信息对应的核素为该核素的概率。第二峰位信息和第二基准峰位信息本质上均为峰能量。在第一步骤中，例如可以根据第二峰位信息的峰能量与第二基准峰位信息的峰能量，计算出第一核素中每个核素的置信度。即，利用峰位匹配程度(实际峰位的峰能量与验证分支的峰能量的偏差)，计算第一核素中每个核素的置信度。在第二步骤中，排除置信度小于第二预设阈值的核素，将第一核素中置信度大于或等于第二预设阈值的核素确定为目标核素，如am241和ba133。
89.需要说明的是，除了上述利用峰位匹配程度计算第一核素中每个核素的置信度的方式之外，还可以结合峰面积匹配程度(峰面积的比例与分支比的比例是否近似)来综合计算第一核素中每个核素的置信度。例如，在相干核素组的处理过程中，各核素划分面积时会初步计算各核素的置信度，置信度较高的核素优先划分面积。使用目标聚类算法进行二次寻峰，能为真实存在的核素提供更多匹配信息，使其置信度更高。这样，在分配面积时，优势核素把峰面积基本划分完之后，干扰核素没有分到面积从而少了一些匹配峰，可以一定程
度减少核素识别的误报。比如，对于核素ba133与i131，使用目标聚类算法可以找到ba133的多个验证峰，使ba133的置信度较高，从而优先划分面积。如果峰面积计算误差不太，基本可以按照分支比的比例将80kev和355kev的峰面积划分完，而不再发生i131的误报。
90.在核素检测的过程中，经本技术的发明人进一步发现，目标聚类算法对于单峰的处理效果良好，但对于重峰的处理效果不佳。为此，本技术提出当第二峰位信息对应的峰位存在重峰时，利用目标重峰拟合算法对第二峰位信息进行校正，以使得第二峰位信息更加准确，进而保证核素的检测结果更加准确。
91.具体地，当第二峰位信息对应的峰位存在重峰时，在s104之前，本技术实施例所提供的核素检测方法还可以包括以下步骤：
92.基于目标重峰拟合算法和第二基准峰位信息，对第二峰位信息进行校正，得到校正后的第二峰位信息。
93.其中，目标重峰拟合算法可以包括曲线拟合算法，当然也可以包括其他重峰拟合算法，本技术不限于此。第二基准峰位信息即为第一核素对应的基准峰位信息，具体可以为第一核素对应的验证分支，如第一核素为ba133，则第二基准峰位可以包括160.60kev、223.23kev、276.38kev、293.60kev和383.84kev。
94.曲线拟合算法进行寻峰的难点在于，需要预先获知重峰的个数和大致峰位。然而，预先获知哪些位置存在峰形是非常困难的，因此曲线拟合算法常用于核素库寻峰，即假设所有核素都存在，一一尝试进行计算，弊端是计算量非常大。而在本技术中，由于一次寻峰时已确定出第一核素，所以根据第二基准峰位信息可以获知重峰的个数和峰位的位置，然后根据重峰的个数和峰位的位置进行寻峰，便可以准确确定重峰的实际位置，使得曲线拟合算法适用于检测对象的核素检测场景中，提高寻峰的准确度。
95.比如，如图1所示，在am241的59kev强峰右侧存在80kev的弱峰，59kev强峰与80kev的弱峰构成重峰。而由于一次寻峰时已经推断了ba133的存在，因此可推测80kev附近存在峰形。那么，再利用曲线拟合算法对80kev附近进行寻峰，便可以准确确定重峰的实际位置。
96.由此，通过目标重峰拟合算法对第二峰位信息进行校正，便可以得到更准确、更完善的第二峰位信息。比如，如图6所示，通过目标聚类算法得到的第二峰位信息包括ba133的160kev峰，223kev峰和296kev峰。通过目标重峰拟合算法可以将ba133的80kev峰检测出来，进而使得校正后的第二峰位信息包括ba133的80kev峰，160kev峰，223kev峰和296kev峰。
97.相应地，在s104中，可以将校正后的第二峰位信息与第二基准峰位信息进行匹配，得到与校正后的第二峰位信息相对应的目标核素。
98.基于上述实施例提供的核素检测方法，相应地，本技术还提供了核素检测装置的具体实现方式。请参见以下实施例。
99.如图8所示，本技术实施例提供的核素检测装置800包括以下模块：
100.获取模块801，用于获取检测对象的第一伽马能谱；
101.第一计算模块802，用于基于目标寻峰算法，对第一伽马能谱进行处理，得到第一伽马能谱中的第一峰位信息；
102.第二计算模块803，用于基于目标聚类算法，对第一伽马能谱进行处理，得到第一伽马能谱中的第二峰位信息；
103.匹配模块804，用于将包括第一峰位信息和第二峰位信息的目标峰位信息与核素
库中的基准峰位信息进行匹配，确定与目标峰位信息相对应的目标核素。
104.本技术实施例的核素检测装置，获取模块用于获取检测对象的第一伽马能谱；第一计算模块用于基于目标寻峰算法，对第一伽马能谱进行处理，得到第一伽马能谱中的第一峰位信息；第二计算模块用于基于目标聚类算法，对第一伽马能谱进行处理，得到第一伽马能谱中的第二峰位信息；匹配模块用于将包括第一峰位信息和第二峰位信息的目标峰位信息与核素库中的基准峰位信息进行匹配，确定与目标峰位信息相对应的目标核素。本技术实施例在原有寻峰基础上，通过目标聚类算法进行二次寻峰，得到第一伽马能谱中的第二峰位信息，如弱峰信息；由于核素的检测结果是根据第一峰位信息和第二峰位信息共同验证下得到的，而不再仅由第一峰位信息确定，所以核素的检测结果更加精准，能够提高核素检测的准确度，减少核素的漏报和误报。
105.在一些实施例中，目标聚类算法可以包括均值偏移聚类算法。
106.在一些实施例中，第二计算模块803具体用于沿第一伽马能谱的横轴方向依次设置多个中心点；根据多个中心点和预设长度，确定以多个中心点为中心的多个滑动窗；对于每个滑动窗，计算滑动窗内的第一数据点的重心，第一数据点为第一伽马能谱上的数据点；当滑动窗的中心点的位置与重心的位置不一致时，将滑动窗的中心点迁移到重心上；返回根据多个中心点和预设长度，确定以多个中心点为中心的多个滑动窗，直至每个滑动窗的中心点的位置与每个滑动窗对应的重心的位置一致；获取满足预设条件的滑动窗的中心点在第一伽马能谱的横轴方向上的位置信息，得到第二峰位信息；预设条件包括以下至少一项：
107.当滑动窗的中心点迁移n次时，前n-1次迁移的滑动窗的中心点的位置分布在第n次迁移的滑动窗的中心点的左侧和右侧，n为大于1的正整数；
108.滑动窗的中心点在第一伽马能谱的纵轴方向上的数值大于或等于第一预设阈值。
109.在一些实施例中，本技术实施例提供的核素检测装置800还可以包括：
110.第一核素确定模块，用于将第一峰位信息与第一基准峰位信息进行匹配，得到与第一峰位信息相对应的第一核素。匹配模块804具体用于将第二峰位信息与第二基准峰位信息进行匹配，得到与第二峰位信息相对应的目标核素；第二基准峰位信息包括第一核素对应的基准峰位信息。
111.在一些实施例中，本技术实施例提供的核素检测装置800还可以包括：校正模块，用于基于目标重峰拟合算法和第二基准峰位信息，对第二峰位信息进行校正，得到校正后的第二峰位信息。匹配模块804具体用于将校正后的第二峰位信息与第二基准峰位信息进行匹配，得到与校正后的第二峰位信息相对应的目标核素。
112.在一些实施例中，匹配模块804具体用于根据第二峰位信息与第二基准峰位信息，计算第一核素中每个核素的置信度；确定第一核素中置信度大于或等于第二预设阈值的核素为目标核素。
113.在一些实施例中，第一计算模块802具体用于获取第一伽马能谱中呈高斯形状的至少一个峰形；根据每个峰形的极值点在第一伽马能谱的横轴方向上的位置信息，得到第一峰位信息。
114.图8所示装置中的各个模块/单元具有实现上述的方法实施例中各个附图中各个步骤的功能，并能达到其相应的技术效果，为简洁描述，在此不再赘述。
115.基于上述实施例提供的核素检测方法，相应地，本技术还提供了电子设备的具体实现方式。请参见以下实施例。
116.图9示出了本技术实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
117.电子设备可以包括处理器901以及存储有计算机程序指令的存储器902。
118.具体地，上述处理器901可以包括中央处理器(central processing unit，cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
119.存储器902可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器902可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在一个示例中，存储器902可以包括可移除或不可移除(或固定)的介质，或者存储器902是非易失性固态存储器。存储器902可在综合网关容灾设备的内部或外部。
120.在一个示例中，存储器902可以是只读存储器(read only memory，rom)。在一个示例中，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
121.存储器902可以包括只读存储器(rom)，随机存取存储器(ram)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本技术的一方面的方法所描述的操作。
122.处理器901通过读取并执行存储器902中存储的计算机程序指令，以实现图2所示实施例中的方法/步骤s101至s104，并达到图2所示实例执行其方法/步骤达到的相应技术效果，为简洁描述在此不再赘述。
123.在一个示例中，电子设备还可包括通信接口903和总线910。其中，如图9所示，处理器901、存储器902、通信接口903通过总线910连接并完成相互间的通信。
124.通信接口903，主要用于实现本技术实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
125.总线910包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(accelerated graphics port，agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(extended industry standard architecture，eisa)总线、前端总线(front side bus，fsb)、超传输(hyper transport，ht)互连、工业标准架构(industry standard architecture，isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线910可包括一个或多个总线。尽管本技术实施例描述和示出了特定的总线，但本技术考虑任何合适的总线或互连。
126.另外，结合上述实施例中的核素检测方法，本技术实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种核素检测方法。计算机可读存储介质的示例包
括非暂态计算机可读存储介质，如电子电路、半导体存储器设备、rom、随机存取存储器、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘。
127.需要明确的是，本技术并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本技术的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本技术的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
128.以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本技术的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(radio frequency，rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
129.还需要说明的是，本技术中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本技术不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
130.上面参考根据本技术的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本技术的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
131.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。