声迅股份申请XGBoost模型专利，提高物质种类识别的效率

　　2024年1月5日消息，据国家知识产权局公告，北京声迅电子股份有限公司申请一项名为“基于XGBoost模型的物质种类识别方法“，公开号CN117347396A，申请日期为2023年8月。

　　专利摘要显示，本发明提供一种基于XGBoost模型的物质种类识别方法，包括：获取待测物体在不同通道下的光子计数值数据；基于各通道下的光子计数值数据，确定待测物体各通道下的X光图像；将各X光图像输入XGBoost模型中，得到待测物体的目标等效原子序数，XGBoost模型为基于多个不同类型的样本物体各自对应的样本图像块训练得到的，样本图像块是基于对应的样本物体的厚度确定的；基于物质种类列表中等效原子序数和物质种类之间的对应关系，确定目标等效原子序数对应的目标物质种类。本方法利用训练的XGBoost模型，可以确定待测物体的目标等效原子序数，从而可以确定出待测物体的目标物质种类，提高了物质种类识别的效率。