CN109490939A - 一种应用于小型无人机的放射源定位方法 - Google Patents
一种应用于小型无人机的放射源定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109490939A CN109490939A CN201811410388.7A CN201811410388A CN109490939A CN 109490939 A CN109490939 A CN 109490939A CN 201811410388 A CN201811410388 A CN 201811410388A CN 109490939 A CN109490939 A CN 109490939A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- radioactive source
- grid cell
- count
- probability
- radiation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/16—Measuring radiation intensity
- G01T1/20—Measuring radiation intensity with scintillation detectors
- G01T1/202—Measuring radiation intensity with scintillation detectors the detector being a crystal
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Measurement Of Radiation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种应用于小型无人机的放射源定位方法，属于辐射源探测领域。该方法包括：利用搭载于无人机的探测系统分别探测待探测区域与无辐射区域的辐射信号计数并作比较；将待探测区域离散化为若干等大小的网格单元，并根据计数比较结果的不同情况，基于GEANT4蒙特卡洛方法和泊松分布，计算每个网格单元对应的预期计数和放射源分布概率；在待探测区域进行逐次多点测量，并重复网格计数和分布概率计算过程，进而迭代计算分布概率并进行归一化处理，得到放射源在探测区域内的位置信息，实现放射源的定位。本发明将小型无人机载探测系统与简单高效的定位算法相结合，可实现较大范围的放射源定位，提高了放射源定位的精度，并缩短了估算的时间。
Description
技术领域
本发明涉及辐射探测领域，具体涉及一种应用于小型无人机的放射源定位方法。
技术背景
随着核能开发与核技术综合利用的快速发展，涉核设施、涉核行业和人群越来越多，核应急、核退役、核安全与核防护愈显重要；截止目前，全球500余个反应堆中，有120多个运行时间超过30年，有10多个超过40年；同时，我国现约有放射性同位素与辐射技术应用的各类放射源一万余枚，其中，废源约有万枚，“失联孤儿源”约千余枚,由于经济条件限制和核知识的普及等原因，不可能每位公民都配备昂贵的专业核辐射探测仪，而过量的电离辐射对人类会有致命的伤害，因此当放射性核泄漏或放射源丢失，潜在危害不断扩大时，社会公众往往会极度恐慌。
在对核事故、核泄漏、核电站等等有危险的环境进行探测时，人员往往不能直接进入现场，而通过驾驶防护车辆进入，并通过加载在车上的探测设备进行现场探测；但是，这种防护措施效果有限，无法保障监测人员的人身安全。此外，在地面搜寻放射源时，由于地形因素，地面的探测车在一些特殊地形无法进行放射源搜寻，从而限制了放射源的搜寻效率，增加了定位难度。
鉴于地面搜索存在的问题，人们开发了通过无人机搭载放射源定位系统进行放射源监测的方法，有效保障监测人员的安全；无人机载探测系统具备获取环境图像，收集辐射测量结果能力，可有效的识别出已知活度、种类信息的放射源的位置信息，为放射源搜索团队提供宝贵的数据。
但是，由于目前的无人机载荷有限，而搭载的探测设备、硬件装置的重量和体积都较大，导致无人机探测系统的续航能力非常有限；另外，现有的无人机定位算法较为复杂，严重影响到定位系统的效率。
发明内容
针对上述问题，本发明提出了一种应用于小型无人机的放射源定位方法。该方法通过搭载于无人机的小型碘化钠辐射探测器探测辐射信号并计数，接着，通过基于泊松分布的迭代算法实现对放射源的定位，实现无人值守或人类无法操作的高强度辐射环境中放射源的准确、快捷定位。
本发明所采用的技术方案为：
一种应用于小型无人机的放射源定位方法，包括如下步骤：
一、通过搭载于小型无人机上的小型辐射探测系统，在无辐射区域内、固定的高度H，测量辐射信号的总计数并发送至地面基站，作为本底计数；
二、在相同高度H下，测量待探测区域的辐射信号的总计数并发送至地面基站；将测量的总计数与本底计数进行比较；
三、将待探测区域离散化为若干大小相同的网格单元，根据步骤二的计数比较结果，计算每个网格单元对应的预期计数和放射源分布概率；
四、在同一高度H下，移动小型无人机，在待探测区域内进行逐次多点测量，重复步骤二至四，迭代计算分布概率并进行归一化处理，直至某个网格单元的放射源分布概率大于设置值，则认为放射源存在于该网格单元，实现放射源的定位。
进一步地，步骤一中，所述的小型辐射探测系统包括：碘化钠闪烁体、与所述碘化钠闪烁体耦合连接的光电倍增管、与所述光电倍增管连接的嵌入式计算机模块和与所述嵌入式计算机模块连接的远距离WIFI模块；
γ射线与所述碘化钠闪烁体发生光电效应、康普顿散射和电子对效应产生电子，该电子被电离激发，并在迁移过程中被碘化钠闪烁体的发光中心俘获，发出位于可见波段的辐致荧光光子；可见辐致荧光光子进入光电倍增管的光阴极，光阴极在高压下向真空中激发出光电子，该光电子按聚焦极电场进入倍增系统，并通过进一步的二次发射得到倍增放大；经过倍增的光电子，达到嵌入式计算机中电子元件所需的电压水平，嵌入式计算机将光电子信号转化成计数信息，并由远距离WIFI模块将计数信息发送至地面基站。
进一步地，所述碘化钠闪烁体为球状晶体，以减小无人机探测系统在空中探测过程中由高度引起的方向性误差；所述光电倍增管为阵列式。
进一步地，步骤三中，采用GEANT4蒙特卡洛方法，计算各个网格单元存在某种放射源时的预期计数(模拟总计数)；
测量到的计数数量是从自变量λ＝I的泊松分布中提取的，其中，I是探测到的总计数数量；因此，从具有λ个总计数的放射源准确测量x个计数的离散概率由以下公式给出
设定POISSPDF和POISSCDF，分别代表给定值x和参数λ的概率密度函数 PDF和累积分布函数CDF；
概率密度函数
累积分布函数CDF＝∑f(X＜x，λ)；
通过基于泊松分布的概率密度函数PDF以及累积分布函数CDF，实现对各个网格单元存在放射源的可能性评估。
进一步地，步骤三中，根据步骤二中测量的总计数与本底计数的比较结果，计算每个网格单元对应的预期计数和放射源分布概率的过程包括以下两种情况：
a、若探测总计数高于本底计数，则认为放射源已被检测到；在这种情况下，分别计算放射源在每个网格单元时的预期计数；根据泊松分布规律，此时，放射源在某个网格单元的概率＝POISSPDF(x＝探测到的总计数，λ＝模拟计数)＝(放射源在该网格单元时的模拟计数^测量计数)×exp(-放射源在该网格单元时的模拟计数))/测量计数的阶乘；
b、若探测总计数小于或等于本底计数，则假定放射源未被观察到，再次计算每个网格单元的模拟计数；此时，放射源在某个网格单元的概率＝POSSCDF(x＝本底计数，λ＝该网格单元的预期计数)＝∑0 本底计数((放射源在该网格单元时的模拟计数^本底计数)×exp(-放射源在该网格单元时的模拟计数))/本底计数的阶乘；
进一步地，步骤四中的迭代运算具体为：
将每次计算的网格单元中放射源存在的概率进行累乘运算并归一化处理，多次迭代运算直至某个网格单元的放射源存在概率大于90％，则认为放射源存在于该网格位置，实现放射源的定位。
本发明的有益效果在于：
(1)本发明的定位算法基于总计数进行放射源的粗略定位，基于蒙特卡洛方法模拟计算得出的计数信息进行概率估算，并通过迭代和归一化处理，实现准确定位；该算法简单，可操作性强，其与无人机载探测器结合，可有效的减小由地形因素以及位置差异引起的探测误差，提高估算精度和探测效率；
(2)本发明中所使用的探测系统结构简单，适宜于小型无人机载平台搭配，简单廉价，易于推广使用；同时，低的载荷使得无人机探测系统具备较强的续航能力，从而可以实现较大范围的搜索；
(3)本发明中的探测系统中所采用的球状碘化钠闪烁晶体，可减小探测区域中网格点与无人机载探测器之间由于相对位置差异引起的测量误差。
附图说明
图1为本发明的放射源定位方法示意图；
图2为本发明中，无人机载辐射探测系统的结构示意图；
图3为Geant4蒙特卡洛方法程序模拟计算放射源在每个网格单元时的预期计数的模型示意图；
图4为本发明中，步骤二至四的流程示意图；
图5为本发明中，计算单个网格单元放射源存在概率的运算过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
参照图1和图4，本发明的放射源定位方法包括如下步骤：
一、通过搭载于小型无人机上的小型辐射探测系统，在无辐射区域内、固定的高度H下，测量辐射信号的总计数并发送至地面基站，作为本底计数；
搭载于无人机上的小型辐射探测系统参照图1-3，其包括：球状碘化钠闪烁晶体、与球状碘化钠闪烁晶体耦合连接的阵列式光电倍增管、与阵列式光电倍增管连接的嵌入式计算机模块以及与嵌入式计算机模块连接的WIFI模块；
球状碘化钠闪烁晶体将伽马射线转换为可见光光子，阵列式光电倍增管将晶体中闪光的光子放大到适合传统电子元件的电压水平，嵌入式计算机将探测信号转换为计数信息并与地面站计算机通信，从而在短时间内返回累计计数数量；
二、在相同高度H下，测量待探测区域的辐射信号的总计数并发送至地面基站；将测量的总计数与本底计数进行比较；
三、将待探测区域离散化为若干大小相同的网格单元，网格分辨率依实际探测环境确定，有利于减少算法的定位时间；根据步骤二的计数比较结果，计算每个网格单元对应的预期计数和放射源分布概率，计算单个网格单元放射源存在概率的运算过程如图5所示；
通过GEANT4蒙特卡洛方法计算各个网格存在某种放射源时的预期计数 (模拟总计数)，其模型参照图3；
测量到的计数数量是从自变量λ＝I的泊松分布中提取的，其中，I是探测到的总计数数量；因此，从具有λ个总计数的放射源准确测量x个计数的离散概率由以下公式给出
设定POISSPDF和POISSCDF，分别代表给定值x和参数λ的概率密度函数 PDF和累积分布函数CDF；
概率密度函数
累积分布函数CDF＝∑f(X＜x，λ)；
通过基于泊松分布的概率密度函数PDF以及累积分布函数CDF，对各个网格单元存在放射源的可能性进行评估；
根据测量的总计数与本底计数的比较结果，若探测总计数高于本底计数，则认为放射源已被检测到；在这种情况下，采用GEANT4蒙特卡洛方法分别计算放射源在每个网格单元时探测器的预期计数；放射源在某个网格单元中的概率就是变量为探测的总计数，且λ为预期计数时，从所述的概率分布中对应得出的概率；即放射源在某个网格单元的概率＝(放射源在该网格单元时的模拟计数^测量计数)×exp(-放射源在该网格单元时的模拟计数))/测量计数的阶乘；
若探测总计数小于或等于本底计数，则假定放射源未被观察到，再次计算每个网格单元的预期计数；由于探测总计数大于本底计数，将这些网格单元存在放射源的可能性设置得非常低，其他单元的可能性设置为1；此时，放射源存在于某个网格单元的概率＝＝∑0 本底计数((放射源在该网格单元时的模拟计数^本底计数) ×exp(-放射源在该网格单元时的模拟计数))/本底计数的阶乘；
四、在同一高度H下，移动小型无人机，在待探测区域内进行逐次多点扫描测量，重复步骤二至四，将每次计算的网格单元的放射源存在的概率进行累乘运算并进行归一化处理，多次迭代运算直至某个网格单元的放射源分布概率大于 90％，则认为放射源存在于该网格单元位置，实现放射源的定位。
本发明的放射源定位方法的流程可描述为：
Repeat
p＝从均匀分布中提取每个网格单元的初始可能性
测量总计数
If总计数＞本底计数then源被探测到
For all网格单元∈网格do
放射源在该网格单元的概率＝((放射源在该网格单元时的模拟计数^测量计数)×exp(-放射源在该网格单元时的模拟计数))/测量计数的阶乘
End for
Else源未被探测到
For all网格单元∈网格do
放射源在该网格单元的概率＝∑0 本底计数((放射源在该网格单元时的模拟计数^本底计数)×exp(-放射源在该网格单元时的模拟计数))/本底计数的阶乘
End for
End if
p＝p×放射源在该网格单元的概率
p＝p/SUM(所有网格单元的概率)
置信度＝MAX(所有网格单元的概率)
移动无人机探测系统位置再次测量
Until置信度≥90％
认为在该网格单元存在放射源，完成放射源的定位。
Claims (6)
1.一种应用于小型无人机的放射源定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
一、通过搭载于小型无人机上的小型辐射探测系统，在无辐射区域、固定的高度H，测量辐射信号的总计数并发送至地面基站，作为本底计数；
二、在相同高度H下，测量待探测区域的辐射信号的总计数并发送至地面基站；将所测总计数与本底计数进行比较；
三、将待探测区域离散化为若干大小相同的网格单元，根据步骤二的计数比较结果，计算每个网格单元对应的预期计数和放射源分布概率；
四、在同一高度H下，移动小型无人机，在待探测区域内进行逐次多点测量，重复步骤二至四，迭代计算分布概率并进行归一化处理，直至某个网格单元的放射源分布概率大于设置值，则认定放射源存在于该网格单元，实现放射源的定位。
2.根据权利要求1所述的应用于小型无人机的放射源定位方法，其特征在于，步骤一中，所述的小型辐射探测系统包括：碘化钠闪烁体、与所述碘化钠闪烁体耦合连接的光电倍增管、与所述光电倍增管连接的嵌入式计算机模块和与所述嵌入式计算机模块连接的远距离WIFI模块；
所述碘化钠闪烁体探测到γ射线并发出辐致荧光光子，该辐致荧光光子进入所述光电倍增管倍增放大，接着，经嵌入式计算机模块转化为计数信号，并由远距离WIFI模块发送至地面基站。
3.根据权利要求2所述的应用于小型无人机的放射源定位方法，其特征在于，所述碘化钠闪烁体为球状晶体；所述光电倍增管为阵列式。
4.根据权利要求2或3所述的应用于小型无人机的放射源定位方法，其特征在于，步骤三中，采用GEANT4蒙特卡洛方法，计算各个网格单元存在某种放射源时的预期计数(模拟总计数)；
测量到的计数数量是从自变量λ＝I的泊松分布中提取的，其中，I是探测到的总计数数量；因此，从具有λ个总计数的放射源准确测量x个计数的离散概率由以下公式给出
设定POISSPDF和POISSCDF，分别代表给定值x和参数λ的概率密度函数PDF和累积分布函数CDF；
概率密度函数PDF的表达式为公式(1)；
累积分布函数CDF＝∑f(X＜x，λ)；
通过基于泊松分布的概率密度函数PDF以及累积分布函数CDF，实现对各个网格单元存在放射源的可能性评估。
5.根据权利要求4所述的应用于小型无人机的放射源定位方法，其特征在于，步骤三中，根据步骤二中测量的总计数与本底计数的比较结果，计算每个网格单元对应的预期计数和放射源分布概率的过程包括：
a、若探测总计数高于本底计数，则认为放射源已被检测到；在这种情况下，分别计算放射源在每个网格单元时的预期计数；根据泊松分布规律，此时，放射源在某个网格单元的概率＝POISSPDF(x＝探测到的计数，λ＝预期计数)＝(放射源在该网格单元时的模拟计数^测量计数)×exp(-放射源在该网格单元时的模拟计数))/测量计数的阶乘；
b、若探测总计数小于或等于本底计数，则假定放射源未被观察到，再次计算每个网格单元的预期计数；此时，放射源在某个网格单元的概率＝POSSCDF(x＝本底计数，λ＝该网格单元的预期计数)＝∑0 本底计数((放射源在该网格单元时的模拟计数^本底计数)×exp(-放射源在该网格单元时的模拟计数))/本底计数的阶乘。
6.根据权利要求5所述的应用于小型无人机的放射源定位方法，其特征在于，步骤四中的迭代运算过程具体为：
将每次计算的各个网格单元中放射源存在的概率分别进行累乘运算并归一化处理，多次迭代运算直至某个网格单元的放射源存在概率大于90％，则认为放射源存在于该网格位置，实现放射源的定位。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811410388.7A CN109490939B (zh) | 2018-11-23 | 2018-11-23 | 一种应用于小型无人机的放射源定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811410388.7A CN109490939B (zh) | 2018-11-23 | 2018-11-23 | 一种应用于小型无人机的放射源定位方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109490939A true CN109490939A (zh) | 2019-03-19 |
| CN109490939B CN109490939B (zh) | 2022-10-21 |
Family
ID=65697597
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811410388.7A Active CN109490939B (zh) | 2018-11-23 | 2018-11-23 | 一种应用于小型无人机的放射源定位方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109490939B (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110554422A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-12-10 | 中国医学科学院放射医学研究所 | 基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统 |
| CN111812700A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-10-23 | 中核武汉核电运行技术股份有限公司 | γ-β复合探测装置 |
| CN111856542A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-10-30 | 上海仁机仪器仪表有限公司 | 一种无障碍阵列式放射源快速定位系统 |
| CN112462408A (zh) * | 2020-10-17 | 2021-03-09 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法 |
| CN113009383A (zh) * | 2019-12-03 | 2021-06-22 | 中车唐山机车车辆有限公司 | 监测系统、城轨列车、监测方法及终端设备 |
| CN113468985A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-10-01 | 北京科技大学 | 一种可疑辐射源携带人员的锁定方法 |
| CN114502988A (zh) * | 2019-08-05 | 2022-05-13 | 泰立戴恩菲力尔探测公司 | 辐射源定位系统和方法 |
| CN114624757A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-14 | 中国原子能科学研究院 | 一种医用回旋加速器退役源项调查方法 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1204403A (zh) * | 1995-10-31 | 1999-01-06 | 比奥特雷斯公司 | 超低本底的多光子探测器 |
| GB201304335D0 (en) * | 2013-03-11 | 2013-04-24 | Univ Bristol | Radiation Detection Device and Method |
| CN103176201A (zh) * | 2011-12-23 | 2013-06-26 | 同方威视技术股份有限公司 | 放射性物质巡检定位方法及设备 |
| WO2015167967A1 (en) * | 2014-04-30 | 2015-11-05 | Oregon State University | A system and method for locating radiation sources |
| JP2017020820A (ja) * | 2015-07-07 | 2017-01-26 | 株式会社テクノエックス | 放射能検出装置、放射能測定装置および放射能測定方法 |
| CN106770930A (zh) * | 2016-11-24 | 2017-05-31 | 北京蓝色星语科技有限公司 | 一种使用无人机进行危险品检测的方法及系统 |
| CN106908827A (zh) * | 2017-03-24 | 2017-06-30 | 北京科技大学 | 一种核辐射探测灵敏度放大器 |
| CN107064987A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-08-18 | 北京科技大学 | 一种放射源定位系统及定位方法 |
| US20170261623A1 (en) * | 2016-03-08 | 2017-09-14 | Invap S.E. | High speed gamma imaging device |
| CN107521678A (zh) * | 2017-08-14 | 2017-12-29 | 上海交通大学 | 用于核辐射放射源定位及抓取的无人机系统及其方法 |
| CN107862747A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-03-30 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 一种γ放射源增强现实方法及系统 |
| CN107884812A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-04-06 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 基于闪烁体探测器的放射源定位跟踪方法 |
| CN207623540U (zh) * | 2017-08-30 | 2018-07-17 | 成都新核泰科科技有限公司 | 一种无人机核应急监测系统 |
| CN108415061A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-08-17 | 北京永新医疗设备有限公司 | 4π空间全景放射源定位系统及方法 |
| CN108508473A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-09-07 | 国家海洋技术中心 | 基于水下自主航行器的水体γ辐射立体监测系统及方法 |
-
2018
- 2018-11-23 CN CN201811410388.7A patent/CN109490939B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1204403A (zh) * | 1995-10-31 | 1999-01-06 | 比奥特雷斯公司 | 超低本底的多光子探测器 |
| CN103176201A (zh) * | 2011-12-23 | 2013-06-26 | 同方威视技术股份有限公司 | 放射性物质巡检定位方法及设备 |
| GB201304335D0 (en) * | 2013-03-11 | 2013-04-24 | Univ Bristol | Radiation Detection Device and Method |
| WO2015167967A1 (en) * | 2014-04-30 | 2015-11-05 | Oregon State University | A system and method for locating radiation sources |
| JP2017020820A (ja) * | 2015-07-07 | 2017-01-26 | 株式会社テクノエックス | 放射能検出装置、放射能測定装置および放射能測定方法 |
| US20170261623A1 (en) * | 2016-03-08 | 2017-09-14 | Invap S.E. | High speed gamma imaging device |
| CN106770930A (zh) * | 2016-11-24 | 2017-05-31 | 北京蓝色星语科技有限公司 | 一种使用无人机进行危险品检测的方法及系统 |
| CN107064987A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-08-18 | 北京科技大学 | 一种放射源定位系统及定位方法 |
| CN106908827A (zh) * | 2017-03-24 | 2017-06-30 | 北京科技大学 | 一种核辐射探测灵敏度放大器 |
| CN107521678A (zh) * | 2017-08-14 | 2017-12-29 | 上海交通大学 | 用于核辐射放射源定位及抓取的无人机系统及其方法 |
| CN207623540U (zh) * | 2017-08-30 | 2018-07-17 | 成都新核泰科科技有限公司 | 一种无人机核应急监测系统 |
| CN107862747A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-03-30 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 一种γ放射源增强现实方法及系统 |
| CN107884812A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-04-06 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 基于闪烁体探测器的放射源定位跟踪方法 |
| CN108415061A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-08-17 | 北京永新医疗设备有限公司 | 4π空间全景放射源定位系统及方法 |
| CN108508473A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-09-07 | 国家海洋技术中心 | 基于水下自主航行器的水体γ辐射立体监测系统及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 张译文等: "基于多探测节点的放射源监测及定位方法研究", 《原子能科学技术》 * |
| 高峰等: "辐射探测系统探测电路的设计与实现", 《警察技术》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114502988A (zh) * | 2019-08-05 | 2022-05-13 | 泰立戴恩菲力尔探测公司 | 辐射源定位系统和方法 |
| CN110554422A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-12-10 | 中国医学科学院放射医学研究所 | 基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统 |
| CN113009383A (zh) * | 2019-12-03 | 2021-06-22 | 中车唐山机车车辆有限公司 | 监测系统、城轨列车、监测方法及终端设备 |
| CN111856542A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-10-30 | 上海仁机仪器仪表有限公司 | 一种无障碍阵列式放射源快速定位系统 |
| CN111812700A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-10-23 | 中核武汉核电运行技术股份有限公司 | γ-β复合探测装置 |
| CN112462408A (zh) * | 2020-10-17 | 2021-03-09 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法 |
| CN113468985A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-10-01 | 北京科技大学 | 一种可疑辐射源携带人员的锁定方法 |
| CN113468985B (zh) * | 2021-06-16 | 2023-09-05 | 北京科技大学 | 一种可疑辐射源携带人员的锁定方法 |
| CN114624757A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-14 | 中国原子能科学研究院 | 一种医用回旋加速器退役源项调查方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109490939B (zh) | 2022-10-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109490939A (zh) | 一种应用于小型无人机的放射源定位方法 | |
| US7994926B2 (en) | Nuclear detection via a system of widely distributed low cost detectors having data including gamma intensities, time stamps and geo-positions | |
| CN105980885A (zh) | 基于SiPM的辐射检测系统和方法 | |
| KR20070116044A (ko) | 방사능 검출을 위한 장치 및 방법 | |
| Kock et al. | Comparison of airborne and terrestrial gamma spectrometry measurements-evaluation of three areas in southern Sweden | |
| Kim et al. | Efficient design of a∅ 2× 2 inch NaI (Tl) scintillation detector coupled with a SiPM in an aquatic environment | |
| Katagiri et al. | Development of an all-sky gamma-ray Compton camera based on scintillators for high-dose environments | |
| CN113031046A (zh) | 核辐射探测成像的装置及联合成像的方法 | |
| Pavlovsky et al. | 3d gamma-ray and neutron mapping in real-time with the localization and mapping platform from unmanned aerial systems and man-portable configurations | |
| Stowell et al. | Scintillating thermal neutron detectors for cosmic ray soil moisture monitoring | |
| Ide et al. | Analysis of a measured neutron background below 6 MeV for fast-neutron imaging systems | |
| Aguiar et al. | Geant4-GATE simulation of a large plastic scintillator for muon radiography | |
| Rusňák et al. | Emergency unmanned airborne spectrometric (HPGe) monitoring system | |
| Hubert et al. | Atmospheric radiation environment analyses based-on CCD camera, neutron spectrometer and multi-physics modeling | |
| Murtha | Reconstruction of a radioactive source distribution using a tomographic spatial-unfolding method with Compton gamma imager measurements | |
| Guckes | Novel Deployment of elpasolites as a dual Neutron/gamma-ray directional detector | |
| Simerl | Utilization of aerial sensor platforms for characterization of land-based, distributed radiological sources for radiological event response | |
| Pozzi et al. | Recent advances in neutron detection with organic scintillators | |
| Mukhopadhyay | Evaluating Use of the NASA Nowcast of Atmospheric Ionizing Radiation for Aviation Safety System for Verifying/Validating AMS Cosmic Background Radiation Measurements | |
| Li et al. | Monte Carlo energy spectrum matching method for SiPM-based EJ254 plastic scintillator detector calibration | |
| Morozov et al. | A 2D gas scintillation detector for thermal neutrons | |
| Pavlovsky | Gamma-ray Mapping | |
| Hynes et al. | The Raytheon-SORDS trimodal imager | |
| Mariş et al. | On the possibility to measure galactic photons at the altitude of the Pierre Auger Observatory | |
| Rodríguez-Oliver et al. | Design and development of a detector system and software tool installed on a mobile laboratory to provide both radiological characterisation of large areas and a simple tool for localising radioactive sources |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |