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龙图腾网获悉北京无线电计量测试研究所申请的专利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：CN114419542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202111631133.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权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是由王威;熊娣;崔婧;曹凯;王哲;翁大成;宋金宝;高磊设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：本发明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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：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； 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； 对多种类型的隐匿物品进行物品分类，使用训练好的模型对测试图像样本进行检测，对于所有分类的物品使用不同阈值进行检测，对检测的结果的检测率和虚警率进行不同的加权，通过计算最高分，选取最优阈值组； 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值序列An；针对不同的检测模型1～S1，生成S1个最优检测模型及其对应的阈值； 比较S1种情况下的测量值X1～XS1，选取测量值最大时对应的模型及对应的阈值，并将测量值最大时对应的模型确定为最优检测模型，将测量值最大时对应的阈值确定为最优检测模型对应的物品阈值。

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