[发明专利]一种基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法

权利要求书

1.一种基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤10：获取回波信号，利用专业的接收工具在四种极化组态下分别进行信息接收，接收到四种不同的回波信号；四种分别信号为HH、HV、VH和VV。

步骤20：构建极化信息-时间多维数据体，将步骤10生成的HH、VV、HV、VH和时间作为5个变量，生成极化信息-时间多维数据体的五维空间；对不同时刻、不同极化组态下目标回波，利用极化信息-时间多维数据体，生成不同的极化特征；

步骤30：小波变换，对步骤20构建的极化信息-时间多维数据体作高维小波变换。对小波变换中的母小波，进行平移、伸缩和旋转进行操作，生成连续小波；

步骤40：特征提取，对步骤3所得的高维小波域空间进行极化分布特征的提取。利用5DCWT系数的模极大值对回波信号进行处理，生成能量主要频段并进行固定；对四种极化组态进行扫描，生成目标在不同极化组态下的极化分布特征；

步骤50：搭建模型，搭建由多层交替的卷积+池化结构组成的高维卷积神经网络(CNN)模型。

步骤60：识别和分类，将步骤40中生成的不同极化组态下的极化分布特征输入步骤50中的训练模型中，生成特定的卷积神经网络；对训练完成后的卷积神经网络进行识别和分类，从而实现对金属危险品的检测与识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法，其特征在于：所述步骤30中对母小波的操作具体定义如下：

五维的连续小波变换(5DWCT)定义为：

其中，f(x)为五维信号，为五维母小波，x＝(x,y,z,p,q)^T为五维向量，b(b＝(b_x,b_y,b_z,b_p,b_q,)^T)为小波的平移因子，a为小波的尺度因子，为小波变换的旋转因子。

3.根据权利要求1所述的一种基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法，其特征在于：所述步骤10中的四种不同的回波信号具体如下：HH为水平发射-水平接收信号，HV为水平发射-垂直接收信号，VH为垂直发射-水平接收信号，VV为垂直发射-垂直接收信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法，其特征在于：所述步骤50中搭建高维卷积神经网络模型的具体操作步骤如下：

步骤501：对步骤40中生成的极化分布特征进行预处理，生成数据集；

步骤502：将步骤501中生成的数据集输入卷积神经网络模型进行训练，生成训练模型；

步骤503：对步骤502生成的训练模型根据识别准确率调整网络结构和参数直至到较高的识别准确率，生成当前训练模型。

5.根据权利要求1所述的一种基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法，其特征在于：所述步骤20中对不同极化组态下的目标回波提取特征值，生成不同的极化特征。

6.根据权利要求2所述的一种基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法，其特征在于：所述步骤30中对母小波的操作的平移因子为五维向量，旋转操作里包含四个变量。

7.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1-6任意一项所述的基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法。

8.一种电子设备，其特征在于：包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6任意一项所述的基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法。