[发明专利]一种基于毫米波安检图像的隐匿物检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910090454.5 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109886319A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 朱玉琨;杨明辉;吴亮;孙晓玮 | 申请（专利权）人： | 杭州芯影科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市拱墅区莫干*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于毫米波安检图像的隐匿物检测方法及系统，所述方法包括：利用不携带隐匿物和携带隐匿物正负两类样本的图像数据对卷积神经网络中的随机初始化参数进行训练；利用训练好的卷积神经网络，针对新采样的毫米波安检图形数据进行特征提取，并利用提取后的特征继续训练所述卷积神经网络或分类器；使待检测毫米波图像通过训练后的卷积神经网络以得到隐匿物检测结果。本发明能够提高毫米波安检成像中危险隐匿物的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 隐匿 卷积神经网络 毫米波 安检 检测 图像 毫米波图像 随机初始化 检测结果 特征提取 图像数据 图形数据 携带 分类器 识别率 采样 成像 样本 | ||
【主权项】：
1.一种基于毫米波安检图像的隐匿物检测方法，其特征在于，包括：利用不携带隐匿物和携带隐匿物正负两类样本的图像数据对卷积神经网络中的随机初始化参数进行训练；利用训练好的卷积神经网络，针对新采样的毫米波安检图形数据进行特征提取，并利用提取后的特征继续训练所述卷积神经网络或分类器；使待检测毫米波图像通过训练后的卷积神经网络以得到隐匿物检测结果。
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