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公开(公告)号：CN106338732B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610709451.1
申请日：2016-08-23
Applicant: 华讯方舟科技有限公司 , 深圳市太赫兹科技创新研究院
CPC classification number: G01S13/887 , G01S13/34 , G01S13/9011 , G01S13/9088 , G01S2007/356
Abstract: 本发明提供了一种毫米波三维全息成像方法及系统，其中方法包括：采用毫米波天线阵列向被测人体发射连续频率波，并接收经人体反射回来的回波信号S(t,θ,z)；对S(t,θ,z)沿时间方向进行傅里叶变换得到在频域中的回波信号S(ω,θ,z)；对S(ω,θ,z)沿角度θ和竖直方向z进行二维傅里叶变换得到空间波数域回波信号S(ω,ξ,kz)；对S(ω,ξ,kz)进行相位补偿；对相位补偿后的回波信号沿θ方向进行一维逆傅里叶变换得到在空间波数域内的采样数据；对采样数据进行非均匀采样向均匀采样的插值运算得到在空间波数域内均匀分布的回波数据；对在空间波数域内均匀分布的回波数据进行三维逆傅里叶变换得到三维回波数据；对三维回波数据采用准标准差方式进行投影得到二维重建数据，并生成二维图像。本发明能够降低违禁物品的漏检率。
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公开(公告)号：CN106556874B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610931503.X
申请日：2016-10-31
Applicant: 华讯方舟科技有限公司 , 深圳市太赫兹科技创新研究院
IPC: G01V3/12
Abstract: 本发明提供一种近距离微波成像方法及系统，通过控制由预设个数的天线组成的线性阵列天线绕预设的圆弧轨道旋转扫描目标区域，在圆弧轨道上的每个方位角位置点，控制线性阵列天线采集预设个数的回波数据，并将预设个数的回波数据构成的回波数据集发送给信号处理设备，直到线性阵列天线在圆弧轨道上的预设方位角位置点完成回波数据的采集时止；控制信号处理设备每接收到一次回波数据集，则对回波数据集进行成像处理，可以有效提升近距离微波成像的处理速度、缩短处理时间，实现实时成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106556874A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201610931503.X
申请日：2016-10-31
Applicant: 华讯方舟科技有限公司 , 深圳市太赫兹科技创新研究院
IPC: G01V3/12
Abstract: 本发明提供一种近距离微波成像方法及系统，通过控制由预设个数的天线组成的线性阵列天线绕预设的圆弧轨道旋转扫描目标区域，在圆弧轨道上的每个方位角位置点，控制线性阵列天线采集预设个数的回波数据，并将预设个数的回波数据构成的回波数据集发送给信号处理设备，直到线性阵列天线在圆弧轨道上的预设方位角位置点完成回波数据的采集时止；控制信号处理设备每接收到一次回波数据集，则对回波数据集进行成像处理，可以有效提升近距离微波成像的处理速度、缩短处理时间，实现实时成像。
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公开(公告)号：CN106338732A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610709451.1
申请日：2016-08-23
Applicant: 华讯方舟科技有限公司 , 深圳市太赫兹科技创新研究院
CPC classification number: G01S13/887 , G01S13/34 , G01S13/9011 , G01S13/9088 , G01S2007/356 , G01S13/9023
Abstract: 本发明提供了一种毫米波三维全息成像方法及系统，其中方法包括：采用毫米波天线阵列向被测人体发射连续频率波，并接收经人体反射回来的回波信号S(t,θ,z)；对S(t,θ,z)沿时间方向进行傅里叶变换得到在频域中的回波信号S(ω,θ,z)；对S(ω,θ,z)沿角度θ和竖直方向z进行二维傅里叶变换得到空间波数域回波信号S(ω,ξ,kz)；对S(ω,ξ,kz)进行相位补偿；对相位补偿后的回波信号沿θ方向进行一维逆傅里叶变换得到在空间波数域内的采样数据；对采样数据进行非均匀采样向均匀采样的插值运算得到在空间波数域内均匀分布的回波数据；对在空间波数域内均匀分布的回波数据进行三维逆傅里叶变换得到三维回波数据；对三维回波数据采用准标准差方式进行投影得到二维重建数据，并生成二维图像。本发明能够降低违禁物品的漏检率。
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公开(公告)号：CN106054183A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610338616.9
申请日：2016-05-19
Applicant: 深圳市太赫兹科技创新研究院有限公司 , 深圳市无牙太赫兹科技有限公司
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及基于合成孔径雷达成像的三维图像重建方法及装置。所述方法包括将天线的发射信号作为本振信号，对采集到的被扫描目标反射回的原始回波信号进行去调频处理，得到第一中间信号；消除第一中间信号中的残余视频相位，得到第二中间信号，对第二中间信号先后进行高度向和方位向的傅里叶变换，得到第三中间信号；对第三中间信号进行逆非均匀快速傅里叶变换，得到被扫描目标的三维图像。本发明能够缩短重建三维图像所需的时间，同时提高重建图像的精确度。
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公开(公告)号：CN108364017B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201810067133.9
申请日：2018-01-24
Applicant: 华讯方舟科技有限公司 , 深圳市无牙太赫兹科技有限公司
Abstract: 本发明适用于图像处理技术领域，公开了一种图像质量分类方法、系统及终端设备，所述方法包括：获取训练样本集；提取训练样本集中每一张图像的纹理特征值，得到每一张图像的三维特征矢量；将训练样本集中的图像分组，并基于每组中图像的三维特征矢量训练构建的卷积神经网络模型，得到训练后的卷积神经网络模型；根据预设的漏检率和误检率，确定预设的漏检率和误检率对应的分类阈值；根据训练后的卷积神经网络模型和预设的漏检率和误检率对应的分类阈值对待分类图像进行分类。本发明适用于毫米波图像、太赫兹波图像等图像，能够通过自动判断图像质量的优劣来判断被检测对象在被检测过程中是否保持标准站姿，可以有效地提高安检设备的异物识别率。
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公开(公告)号：CN108364017A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810067133.9
申请日：2018-01-24
Applicant: 华讯方舟科技有限公司 , 深圳市无牙太赫兹科技有限公司
Abstract: 本发明适用于图像处理技术领域，公开了一种图像质量分类方法、系统及终端设备，所述方法包括：获取训练样本集；提取训练样本集中每一张图像的纹理特征值，得到每一张图像的三维特征矢量；将训练样本集中的图像分组，并基于每组中图像的三维特征矢量训练构建的卷积神经网络模型，得到训练后的卷积神经网络模型；根据预设的漏检率和误检率，确定预设的漏检率和误检率对应的分类阈值；根据训练后的卷积神经网络模型和预设的漏检率和误检率对应的分类阈值对待分类图像进行分类。本发明适用于毫米波图像、太赫兹波图像等图像，能够通过自动判断图像质量的优劣来判断被检测对象在被检测过程中是否保持标准站姿，可以有效地提高安检设备的异物识别率。
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