本发明提供了一种基于机器学习的毫米波雷达材质识别方法，涉及材质识别技术领域，包括使用毫米波雷达传感器采集目标包络信息；对电磁波包络去噪，为去噪后的数据进行手动标记生成样本库；构建机器学习分类器；通过毫米波雷达测量传感器到物体间的距离，再结合机器学习分类器判断物体材质。本发明通过检测毫米波来标记物体材质得到大量样本，生成样本库，通过机器学习方法训练分类器，最后结合机器学习分类器和探测物体反射回来的电磁波的包络判断物体材质。本发明相对于目前现有识别方法具有无损坏、低功耗、低成本、低复杂度的特点，对不同材质的待测目标或者目标在非透明塑料袋、纸袋或塑料盒、纸盒内也能正常识别材质。
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来源：北方有色网
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