毫米波图像重建方法、图像重建模型的训练方法和装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115082625A(43)申请公布日2022.09.20(21)申请号202210776213.8(22)申请日2022.06.30(71)申请人北京神目科技有限公司地址101399北京市顺义区临空经济核心区融慧园6号楼4-170(72)发明人金颖康郑志敏丁先利周佳衡刘文国(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021专利代理师张体南(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)G06T19/00(2011.01)G06T5/50(2006.01)G06T7/73(2017.01)权利要求书3页说明书16页附图9页(54)发明名称毫米波图像重建方法、图像重建模型的训练方法和装置(57)摘要提供了一种毫米波图像重建方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及毫米波成像领域。该方法包括：利用单频毫米波采集被检目标的第一回波信号；根据所述第一回波信号得到第一输入数据；利用预先训练的图像重建模型处理所述第一输入数据，得到所述图像重建模型输出的第一预测结果，其中，所述第一预测结果包括所述被检目标的第一二维图像，以及所述第一二维图像中至少一个像素的第一距离向数据；根据所述第一预测结果，重建所述被检目标的第一三维图像。可以至少部分地解决当前单频系统不具有距离向的分辨能力问题，利用单频系统一定程度上达到了宽频系统的成像性能。CN115082625ACN115082625A权利要求书1/3页1.一种毫米波图像重建方法，包括：利用单频毫米波采集被检目标的第一回波信号；根据所述第一回波信号得到第一输入数据；利用预先训练的图像重建模型处理所述第一输入数据，得到所述图像重建模型输出的第一预测结果，其中，所述第一预测结果包括所述被检目标的第一二维图像，以及所述第一二维图像中至少一个像素的第一距离向数据；根据所述第一预测结果，重建所述被检目标的第一三维图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像重建模型根据以下操作训练获得：基于所述单频毫米波采集的信号特性，通过训练目标得到第二输入数据；将所述第二输入数据输入至所述图像重建模型，得到所述图像重建模型输出的第二预测结果，其中，所述第二预测结果包括所述训练目标的第二二维图像，以及所述第二二维图像中至少一个像素的第二距离向数据；根据所述第二预测结果和标签数据之间的对比损失，训练所述图像重建模型，其中，所述标签数据包括所述训练目标的第三二维图像，以及所述第三二维图像中至少一个像素的第三距离向数据。3.根据权利要求2所述的方法，其中，还包括：根据所述第二二维图像和所述第二距离向数据，重建所述训练目标的第二三维图像；其中，所述第二预测结果包括所述第二三维图像，所述标签数据包括第三三维图像，所述根据所述第二预测结果和标签数据之间的对比损失，训练所述图像重建模型包括：根据所述第二三维图像和所述第三三维图像之间的对比损失，训练所述图像重建模型。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述单频毫米波采集的信号特性，通过训练目标得到第二输入数据，包括：利用宽频毫米波采集所述训练目标的第二回波信号；根据所述第二回波信号获得第一频点的幅度数据和相位数据，其中，所述宽频毫米波包括所述第一频点；根据所述第一频点的幅度数据和相位数据获得所述第二输入数据。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述第一频点的幅度数据和相位数据获得所述第二输入数据包括：将所述第一频点的幅度数据和相位数据作为所述第二输入数据。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述第一频点的幅度数据和相位数据获得所述第二输入数据包括：根据所述第一频点的幅度数据和相位数据，得到M个位置中每个位置的非聚焦图像，其中，所述M个位置沿距离向分布，M大于或等于2；将所述每个位置的非聚焦图像作为所述第二输入数据。7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述单频毫米波采集的信号特性，通过训练目标得到第二输入数据，包括：根据所述第三二维图像得到M个位置中每个位置的非聚焦图像，其中，所述M个位置沿距离向分布，M大于或等于2；2CN115082625A权利要求书2/3页将所述每个位置的非聚焦图像作为所述第二输入数据。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一回波信号得到第一输入数据包括：将所述第一回波信号的幅度数据和相位数据作为所述第一输入数据。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一回波信号得到第一输入数据包括：根据所述第一回波信号的幅度数据和相位数据，得到M个位置中每个位置的非聚焦图像，其中，所述M个位置沿距离向分布，M大于或等于2；将所述每个位置的非聚焦图像作为所述第一输入数据。10.一种毫米波图像重建方法，包括：利用N个单频毫米波采集被检目标的N个第一回波信