赵雷红，潘冬宁，李英杰，宋源清，王 蕾，杜丽华

基于神经网络校正算法的酒精非接触测量方法

赵雷红，潘冬宁，李英杰，宋源清，王 蕾，杜丽华

（青岛市光电工程技术研究院，山东 青岛 266111）

为了解决酒精气体测量过程中其他外界因素对测量浓度影响的问题，本文结合酒精气体在红外谱段吸收的特性以及BP神经网络算法的非线性处理方法提出了一种基于神经网络校正算法的酒精气体非接触测量方法。该算法考虑气体吸收过程中温度、湿度对光强的影响，把其作为神经网络的输入和测量参数一起进行训练，同时与常规的数据拟合模型算法进行对比实验，实验证明该算法取得了较好的效果。

红外吸收；指数拟合；BP神经网络；酒精气体；非接触式

0 引言

酒后驾驶对于社会安全具有极大的威胁，据2008年世界卫生组织的交通事故调查，大约50%～60%的交通事故与酒后驾驶有关。目前，各国采取的酒驾测量方法多为拦截车辆吹气检测，这种方法缺点较多：增加人员接触、阻碍交通、费时费力、检测范围比较片面等。基于以上问题，需要研究一种非接触的酒精测量方法。近年来红外光谱技术[1]在光谱分析[2-3]领域发展越来越迅速，由于其测量过程不破坏样品且无接触、无污染，在各种领域中都越来越引起了人们的关注，目前，红外光谱技术也已经被应用到污染气体测量[4-6]、图像分析、食品检测[7]等各行各业中。本文结合红外探测技术对酒精气体浓度进行分析，来实现酒精浓度快速、非接触式测量，此方法也将大大提高酒精检测效率。……