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申请/专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种提升毫米波安检仪违禁品检测能力的方法，其从毫米波的本质出发，通过调节毫米波信号增益强度，生成多种不同DB的毫米波图片用于深度学习算法的训练，提升算法的准确率和鲁棒性。针对毫米波图像中不存在人体的空白区域，采用基于关键点外推的方法进行去除，使算法聚焦于有效区域，降低算法推理消耗。为了让检测算法能达到更高的准确率，本发明将去除空白区域的正、背面图像水平拼接起来，输入检测算法，让算法在推理时可以得到更多的有效信息。为了让检测算法充分注意到图像中正、背面图像的相关性，本发明对DETR算法进行了的修改，引导算法中的注意力机制，更好的发挥作用。

主权项：1.一种提升毫米波安检仪违禁品检测能力的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、制作毫米波图像数据集：将一次人体安检扫描数据生成多张不同增益强度的毫米波图像；步骤B、数据集图像标注：对步骤A的毫米波图像中身体侧面的违禁品进行双面标注，身体正面的违禁品正常标注；步骤C、基于人体关键点去除毫米波图像空白区域；步骤D、将正面图像、背面图像拼接后作为检测算法的输入；将同一次扫描的相同增益强度的正面及背面两张毫米波图像进行左右拼接，将原先的两张图拼接为一张图，输入网络，拼接时正面在左，背面在右；图像拼接后原先的图像标注框的坐标进行相应修改；步骤E：改进DETR算法设计违禁品检测算法；对DETR算法的特征提取器和预测头进行了修改，以及修改相应的损失函数，具体修改如下：预测头的修改是对原DETR预测网络进行修改，加入DETR网络输出的框中违禁品是否在正、背两面有成像进行判断，若双面有成像则label为1，否则为0；增加的预测头的结构为两层神经网络，隐藏层神经元数目等于解码器输出向量的维度，激活函数为ReLU，输出层包含1个神经元，后接Sigmoid激活函数，用于判断该框中的违禁品是否正、背两面成像；新加的判断是否正、背两面成像的输出结果对应的损失函数为二分类交叉熵损失函数，整个改进的DETR算法的损失函数为： 上述公式中：表示真实结果，表示预测结果，为根据预测结果和真实结果计算的损失，为类别预测损失，表示预测中类别为正确的类别的概率；表示预测框的损失，表示只有框中物体的类别不是背景，而是对应真实的需检测物体时才计算该损失，为判断该违禁品是否正、背两面成像的预测损失，为该违禁品是否正、背两面成像的真实结果，表示预测结果为的概率；另外，采用在ImageNet-22K上预训练的SwinTransformer作为特征提取网络，提取的特征经过一个卷积层进行维度转换，然后加上位置编码；步骤F、使用步骤E改进的DETR算法模型进行毫米波安检图像的自动检测。

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