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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于深度学习的毫米波图像隐匿目标检测方法、装置及存储介质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：CN116310558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310276372.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的毫米波图像隐匿目标检测方法、装置及存储介质是由黄平平;李秀长;谭维贤;乞耀龙;苏耘;洪文设计研发完成，并于2023-03-21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隐匿目标检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及基于深度学习的毫米波图像隐匿目标检测方法、装置及存储介质，方法包括：对采集的图像进行预处理，统计目标分布规律；根据目标分布规律，将目标轮廓分割后与背景样本集融合；基于目标检测网络对特定目标对象检测；基于改进目标检测模型的训练，对毫米波图像隐匿目标进行检测。通过本公开的各实施例，有效提高模型的泛化能力和对不同尺度目标的检测能力，满足实际应用需求。

本发明授权基于深度学习的毫米波图像隐匿目标检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的毫米波图像隐匿目标检测方法，包括： 对采集的图像进行预处理，统计目标分布规律，包括：构建单目标样本集，总样本集包含多类特定目标对象；确定隐匿目标的位置及类别；对不同类别赋予不同位置类别信息；对所标注图像进行统计以得到出现隐匿目标频次较高的位置，构建分布统计图；其中：特定目标对象包括隐匿目标； 根据目标分布规律，将目标轮廓分割后与背景样本集融合，包括：读取样本集和对应的标签集，依次读取图像，按标签坐标对图像进行裁剪保存为目标子图样本集；随机选取目标子图样本集中的部分样本构建目标分割网络的训练集，对目标分割网络进行训练得到训练完成的目标分割网络；输入目标子图集进行预测，基于目标轮廓掩码图，得到只包含目标轮廓的图像集；根据分布统计图为背景样本集划定待扩充区域；得到只包含目标轮廓的图像集和背景样本集目标框的重合比，得到融合样本集； 基于目标检测网络对特定目标对象检测； 基于改进目标检测模型的训练，对毫米波图像隐匿目标进行检测； 其中：以FasterRcnn为基准网络进行隐匿物品的检测，骨干网络更改为ResNeXt101；构建三支平行卷积分支覆盖大中小目标，组成一个卷积块；将三个分支构建为一个卷积块，将此卷积块替换原ResNeXt101最后一个卷积块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古工业大学，其通讯地址为：010051 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民街49号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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