桂林理工大学神显豪获国家专利权
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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利毫米波SAR人体安检图像违禁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：CN119888435B 。
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：202411685109.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权毫米波SAR人体安检图像违禁品检测方法及装置是由神显豪;王富城;杨轶钧设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本毫米波SAR人体安检图像违禁品检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了毫米波SAR人体安检图像违禁品检测方法及装置，属于毫米波SAR检测识别领域，步骤一、采集人体安检图像，构建数据集；步骤二、对数据集中的目标进行标注，得到标注好的数据集；步骤三、基于步骤一的数据集对FSRCNN模型进行迭代训练，得到训练好的FSRCNN模型，将步骤二中标注好的数据集输入训练好的FSRCNN模型中，得到超分辨重建图像；步骤四、基于改进的YOLOv5s算法对超分辨重建图像进行训练，当损失函数lMPDIoU最小时，得到违禁品检测模型；步骤五、将待检测人体安检图像输入训练好的FSRCNN模型进行超分辨重建，将超分辨重建图像输入违禁品检测模型，得到检测结果；结合FSRCNN超分辨率重建算法与改进YOLOv5s目标检测框架，增强图像质量，提高目标检测准确性。
本发明授权毫米波SAR人体安检图像违禁品检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.毫米波SAR人体安检图像违禁品检测方法，其特征在于：包括： S1、采集人体安检图像，构建数据集； S2、对数据集中的目标进行标注，得到标注好的数据集； S3、基于步骤S1的数据集对FSRCNN模型进行迭代训练，得到训练好的FSRCNN模型，将步骤S2中标注好的数据集输入训练好的FSRCNN模型中，得到超分辨重建图像； S4、基于改进的YOLOv5s算法对超分辨重建图像进行训练，当损失函数最小时，得到违禁品检测模型；损失函数为： 其中，、分别为对应顶点的距离，，，和分别为真实框左上角和右下角，和分别为预测框左上角和右下角，w、h分别为输入的超分辨重建图像的宽度、高度； S5、将待检测人体安检图像输入训练好的FSRCNN模型进行超分辨重建，将超分辨重建图像输入违禁品检测模型，得到检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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