技术特征：
1.一种痕量物质的检测方法，其特征在于，包括：获取包含痕量物质的样品的离子迁移谱；利用寻峰算法处理所述离子迁移谱，以获取与所述痕量物质对应的峰特征值；通过比较所述痕量物质对应的峰特征值和预先存储于物质特征库中的多种物质的峰特征值，识别所述痕量物质，以获取第一识别结果；基于所述第一识别结果，确定第一报警信号的类别；响应于所述第一报警信号的类别为报警，将所述离子迁移谱输入卷积神经网络模型中；利用所述卷积神经网络模型识别所述离子迁移谱，以获取第二识别结果；基于所述第二识别结果，确定第二报警信号的类别；以及响应于所述第一报警信号的类别和所述第二报警信号的类别均为报警，输出报警结果。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述峰特征值包括峰位，通过比较所述痕量物质对应的峰特征值和预先存储于物质特征库中的多种物质的峰特征值，识别所述痕量物质，以获取第一识别结果，具体包括：根据用于获取所述离子迁移谱的痕量检测仪的已标定系数，缩放所述离子迁移谱，以获取缩放后的与所述痕量物质对应的峰位；比较缩放后的与所述痕量物质对应的峰位和预先存储于物质特征库中的多种物质的峰位；以及基于峰位比较的结果，识别所述痕量物质，以获取第一识别结果。3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述峰特征值还包括出峰高度、出峰速度和出峰持续时间，通过比较所述痕量物质对应的峰特征值和预先存储于物质特征库中的多种物质的峰特征值，识别所述痕量物质，以获取第一识别结果，还具体包括：在痕量物质对应的峰位与多种预先存储于物质特征库中的物质的峰位一致时，获取所述痕量物质的出峰高度、出峰速度和出峰持续时间；比较所述痕量物质对应的出峰高度、出峰速度和出峰持续时间与所述多种预先存储于物质特征库中的物质的出峰高度、出峰速度和出峰持续时间；以及基于出峰高度、出峰速度和出峰持续时间比较的结果，识别所述痕量物质，以获取第一识别结果。4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，响应于所述第一报警信号的类别为报警，将所述离子迁移谱输入卷积神经网络模型中，具体包括：设置痕量物质集合；在所述第一报警信号的类别为报警且所述痕量物质落入所述痕量物质集合中时，将所述离子迁移谱输入卷积神经网络模型中。5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述痕量物质集合是根据所述第一识别结果的误报率确定的。6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型是基于历史离子迁移谱数据预先训练得到的，其中，预先训练所述卷积神经网络模型包括基于历史离子
迁移谱数据构建训练集。7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述构建训练集包括：获取多个样品的离子迁移谱，其中，每个样品包含至少一种痕量物质；利用寻峰算法处理所述多个样品的离子迁移谱，以获取与所述至少一种痕量物质对应的峰特征值；通过比较所述至少一种痕量物质对应的峰特征值和预先存储于物质特征库中的多种物质的峰特征值，识别所述至少一种痕量物质，以获取第三识别结果；以及基于所述多个样品的离子迁移谱和所述第三识别结果，构建所述训练集。8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，所述构建训练集还包括：每一个样品中的至少一种痕量物质具有预先赋予的标签，所述训练集包括第一训练子集和第二训练子集，当至少一种痕量物质的第三识别结果和该至少一种痕量物质的标签一致时，将该至少一种痕量物质对应的离子迁移谱和该至少一种痕量物质的第三识别结果归于第一训练子集中；以及当至少一种痕量物质的第三识别结果和该至少一种痕量物质的标签不一致时，将该至少一种痕量物质对应的离子迁移谱和该至少一种痕量物质的第三识别结果归于第二训练子集中。9.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于，所述构建训练集还包括：将所述多个样品的离子迁移谱做归一化处理，所述归一化处理包括统一离子迁移谱的标尺。10.一种痕量物质的检测装置，其特征在于，包括：获取模块，所述获取模块用于获取包含痕量物质的样品的离子迁移谱；第一处理模块，所述第一处理模块用于：利用寻峰算法处理所述离子迁移谱，以获取与所述痕量物质对应的峰特征值；第一比对识别模块，所述第一比对识别模块用于：通过比较所述痕量物质对应的峰特征值和预先存储于物质特征库中的多种物质的峰特征值，识别所述痕量物质，以获取第一识别结果；第一输出模块，所述第一输出模块用于：基于所述第一识别结果，确定第一报警信号的类别；第二处理模块，所述第二处理模块用于：响应于所述第一报警信号的类别为报警，将所述离子迁移谱输入卷积神经网络模型中；第二比对识别模块，所述第二比对识别模块用于：利用所述卷积神经网络模型识别所述离子迁移谱，以获取第二识别结果；第二输出模块，所述第二输出模块用于：基于所述第二识别结果，确定第二报警信号的类别；第三输出模块，所述第三输出模块用于：响应于所述第一报警信号的类别和所述第二报警信号的类别均为报警，输出报警结果。11.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～9中任一项所述的检测方法。12.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～9中任一项所述的检测方法。13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～9中任一项所述的检测方法。
技术总结
本申请提供了痕量物质的检测方法，包括：获取包含痕量物质的样品的离子迁移谱；利用寻峰算法处理离子迁移谱，以获取与痕量物质对应的峰特征值；通过比较痕量物质对应的峰特征值和预先存储于物质特征库中的多种物质的峰特征值，识别所述痕量物质，以获取第一识别结果；基于所述第一识别结果，确定第一报警信号的类别；响应于第一报警信号的类别为报警，将离子迁移谱输入卷积神经网络模型中；利用卷积神经网络模型识别离子迁移谱，以获取第二识别结果；基于所述第二识别结果，确定第二报警信号的类别；响应于所述第一报警信号的类别和所述第二报警信号的类别均为报警，输出报警结果。本申请运用算法互补的理念，可兼顾检出率和误报率。报率。报率。
技术研发人员：刘宁 蒋涛 刘剑 包云肽 陈昶卓 肖翼 李璐璐
受保护的技术使用者：苏州微木智能系统有限公司
技术研发日：2022.11.29
技术公布日：2023/2/27