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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于隐匿物尺寸分布的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：CN119625408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411713168.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于隐匿物尺寸分布的毫米波图像目标检测方法及系统是由谭维贤;苏耘;黄平平;徐伟;高志奇设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐匿物尺寸分布的毫米波图像目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于隐匿物尺寸分布的毫米波图像目标检测方法及系统，该基于隐匿物尺寸分布的毫米波图像目标检测方法包括以下步骤：统计同类别隐匿物的尺寸分布；利用分布函数拟合真实尺寸分布曲线，平滑化所述真实尺寸分布曲线；利用目标检测模型，对输入图像进行检测，得到隐匿物位置尺寸信息和基于深度学习的类别概率；确定基于尺寸的隐匿物类别判定概率；基于深度学习的类别判定概率和基于尺寸分布的类别判定概率，确定联合类别判定概率。具有能够有效提升毫米波人体安检中目标检测的分类精度和模型整体的分类准确率等优点。

本发明授权基于隐匿物尺寸分布的毫米波图像目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于隐匿物尺寸分布的毫米波图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 统计同类别隐匿物的尺寸分布； 利用分布函数拟合真实尺寸分布曲线，平滑化所述真实尺寸分布曲线； 利用目标检测模型，对输入图像进行检测，得到隐匿物位置尺寸信息和基于深度学习的类别概率； 确定基于尺寸的隐匿物类别判定概率； 基于深度学习的类别判定概率和基于尺寸分布的类别判定概率，确定联合类别判定概率；其中： 在所述确定基于尺寸的隐匿物类别判定概率的步骤中，基于尺寸的隐匿物类别判定概率的方法包括以下表达式： ，3 式中，表示当隐匿物尺寸值为属于某一类别l的概率，表示隐匿物尺寸值，Δ表示小尺寸偏移量，f l x表示类别l对应的拟合函数，f k x表示类别k对应的拟合函数，l表示类别l，k表示类别k，k的取值范围为[1,N]； 所述联合类别判定概率的确定方法包括以下表达式： ，4 式中，表示联合类别判定概率，P deep表示基于深度学习的类别判定概率，P size表示基于尺寸分布的类别判定概率； 隐匿物最终类别预测概率为所述联合类别判定概率与基于深度学习的类别判定概率P deep的加权均值： ，5 式中，表示隐匿物最终类别预测概率，表示为加权系数，表示联合类别判定概率，P deep表示基于深度学习的类别判定概率。

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