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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于混合模型的毫米波雷达危险物品检测方法及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：CN120370309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510464484.3，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权基于混合模型的毫米波雷达危险物品检测方法及装置是由代鑫;刘龙阳;姚灿杰;阳勇;张珍设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合模型的毫米波雷达危险物品检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供的基于混合模型的毫米波雷达危险物品检测方法及装置，包括：获取原始雷达数据，对原始雷达数据进行预处理，得到三维雷达数据；构建混合模型，所述混合模型包括依次连接的3个局部能量三维卷积模块、嵌入层、3个全局能量Transformer模块、全局平均池化层和预测头；以Polyloss函数对混合模型进行训练，得到训练好的混合模型；以训练好的混合模型对危险物品进行实际检测，输出检测结果。本发明直接将雷达采集的数据进行预处理后，输入混合模型进行预测，混合模型中综合了三维卷积神经网络对于局部特征的提取优势以及Transformer模块对于全局特征方面的捕获能力，能够在危险物体识别任务中具有较好的精度。

本发明授权基于混合模型的毫米波雷达危险物品检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于混合模型的毫米波雷达危险物品检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始雷达数据，对原始雷达数据进行预处理，得到三维雷达数据； 构建混合模型，所述混合模型包括依次连接的3个局部能量三维卷积模块、嵌入层、3个全局能量Transformer模块、全局平均池化层和预测头；所述局部能量三维卷积模块用于对输入的三维雷达数据进行高层次特征提取，并将提取到的特征图输入嵌入层；所述嵌入层用于将特征图切割成若干小块并嵌入固定维度的向量中，形成嵌入向量并输入全局能量Transformer模块；所述全局能量Transformer模块用于根据输入的嵌入向量，利用自注意力机制融合局部特征与全局特征，提升特征表达能力；所述全局平均池化层用于提取输入特征的全局信息后输入预测头；预测头对输入特征进行分类处理； 以Polyloss函数为目标损失函数对混合模型进行训练，得到训练好的混合模型，所述Polyloss函数为 其中，为标准交叉熵损失；为目标类别的预测概率；为权重参数，用于平衡交叉熵和多项式损失； 采用训练好的混合模型对危险物品进行实际检测，输出检测结果。

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