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龙图腾网获悉博微太赫兹信息科技有限公司申请的专利一种毫米波图像目标检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114581950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210219403.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种毫米波图像目标检测方法及系统是由余开;柳桃荣;李诚;涂昊;刘泽鑫设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种毫米波图像目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种毫米波图像目标检测方法及系统，属于主动式毫米波图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：标注主动式毫米波图像；S2：训练语义分割模型；S3：训练目标检测模型；S4：对实时图片进行目标检测并增强显示。本发明利用基于深度学习的语义分割模型对原始图像进行分割，并将分割之后的图像与原始图像同时送入基于深度学习的目标检测模型中进行训练，从而提高目标检测的检出率，降低虚警概率，值得被推广使用。

本发明授权一种毫米波图像目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种毫米波图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：标注主动式毫米波图像 对主动式毫米波图像中进行标注，标注分为两种，分别为语义分割标注与目标检测标注，其中语义分割标注出前景区域、背景区域以及目标区域，得到分类标签图像，前景区域包括人体区域，不包含目标区域部分，背景区域包括人体以外的区域以及人身体周围的杂波部分；目标检测标注按照矩形框的形式，标注出目标矩形框以及人体矩形框，得到用于目标检测使用的标签图像； S2：训练语义分割模型 利用语义分割标注得到像素级分类标签，训练语义分割深度学习模型，观察训练集和验证集损失，达到训练停止条件后，完成训练，得到语义分割模型； S3：训练目标检测模型 输入原始图像以及经过语义分割的像素级分类标签图像，采用目标检测深度学习模型进行训练，观察训练集和验证集损失，达到训练停止条件后，完成训练，得到目标检测模型； S4：对实时图片进行目标检测并增强显示 将主动式毫米波实时图像先通过语义分割模型进行分割，图像分割之后的图片以及原始图片都输入进行目标检测模型中，得到最终像素预测结果，再将预测结果的矩形框叠加到主动式毫米波图像中，实现对主动式毫米波图像的目标检测； 在所述步骤S1中，语义分割标注得到的像素级分类标签存在0、1以及2三类值，其中0代表背景、1代表人体、2代表目标； 在所述步骤S1中，目标检测标注得到的标签图像存在0、1以及2三类值，其中0代表人体，1代表目标框，2代表其他物体； 在所述步骤S2中，语义分割深度学习模型采用基于U型网络的语义分割模型； 在所述步骤S3中，目标检测深度学习模型采用基于改进yolo系列的目标检测模型。

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