基于深度学习的毫米波图像检测最优模型选择方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于深度学习的毫米波图像检测最优模型选择方法和装置，所述方法包括：采集二维毫米波人体图像；在二维毫米波人体图像上进行隐匿物品标注；将二维毫米波人体图像及对应标注出的隐匿物品信息输入到卷积神经网络进行训练，以得到一个模型序列；对模型序列中的每个模型选取最优隐匿物品阈值；对多个模型进行比较，确定出最优检测模型及对应的物品阈值。本发明专利技术通过对毫米波安检图像基于利用神经网络进行深度学习训练的模型进行选取，选取出最优的检测模型以及检测物品的阈值，以达到毫米波图像最优的检测率和虚警率，减小了人为误差，提高了毫米波图像人体携带隐匿物品的检测效率，提高了毫米波人体安检设备的有效性。的有效性。的有效性。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的毫米波图像检测最优模型选择方法和装置


[0001]本专利技术涉及目标检测
，具体涉及一种基于深度学习的毫米波图像检测最优模型选择方法和装置。

技术介绍

[0002]毫米波(3GHz
‑
300GHz)和太赫兹波(300GHz
‑
10THz)是一种介于光波和无线电波之间的电磁波。毫米波可以穿透所有衣物布料，且人体辐射的毫米波能量较之金属、陶瓷、塑料炸药、粉状炸药及衣物、绝缘材料等要强，因此利用主/被动毫米波技术能够探测出隐藏在人体表面的各种刀具、枪支、爆炸物等违禁物品。毫米波其具有以下优点：可用来探测金属、非金属武器，包括爆炸物，可以穿透普通衣物并被人体和隐匿物反射，主动式毫米波图像具有比较好的图像对比度和空间分辨能力，显示隐匿物的位置和形状，低剂量适度的毫米波是非电离的并且对人体无害，易被公众接受。由于比金属探测技术能力更强，比射线技术更安全，近10年来人体毫米波安检技术得到快速发展。被动型的焦平面阵列扫描技术、多波束频率扫描技术和主动型的三维全息毫米波技术相继得到试验和应用。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的毫米波图像检测最优模型选择方法，其特征在于，包括：采集二维毫米波人体图像；在所述二维毫米波人体图像上进行隐匿物品标注；将所述二维毫米波人体图像及对应标注出的隐匿物品信息输入到卷积神经网络进行训练，以得到一个模型序列；对所述模型序列中的每个模型选取最优隐匿物品阈值；对多个模型进行比较，确定出最优检测模型及其对应的物品阈值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集二维毫米波人体图像，包括：通过毫米波人体安全检查设备采集人体成像结果，并将所述成像结果以预设固定的角度投影到二维平面，得到若干幅二维毫米波人体图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于平面成像系统，能够直接得到人体正面和背面两张图像；对于圆柱成像系统，根据图像之间的旋转几何关系，以人体正面和背面的各一幅图像为标准图，将一次扫描中得到所有图像的像素进行坐标转换；具体的，将所有正面图像映射到正面标准图中，将所有背面图像映射到背面标准图中，得到正面或背面同一视角下的若干幅二维毫米波人体图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述二维毫米波人体图像上进行隐匿物品标注，包括：通过多次数据采集，得到大量的携带各类可疑物品的人体二维图像，采用矩形框在所述二维毫米波人体图像的正面标准图像或背面标准图像中标出可疑物品的位置和类别。5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述模型序列中的每个模型选取最优隐匿物品阈值，包括：使用检测模型对选取的特定的检测样本进行检测，对不同物品的阈值分别从0到1以0.01为步进进行遍历，对不同阈值情况下的模型检测率和虚警率进行测试，并根据测试得到的检测率和虚警率确定出每个模型的最优隐匿物品阈值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对多个模型进行比较，确定出最优检测模型及其对应的物品阈值，包括：在不同物品的不同阈值情况下，使用模型对检测样本进行检测；检测结束后计算对应的检测率和虚警率，并将所述检测率和所述虚警率的加权和作为测量值；选取测量值最大时的最优隐匿物品阈...

【专利技术属性】
技术研发人员：王威，熊娣，崔婧，曹凯，王哲，翁大成，宋金宝，高磊，
申请(专利权)人：北京无线电计量测试研究所，
类型：发明
国别省市：