毫米波图像重叠目标的AI识别方法、系统及模型训练方法

本发明公开了一种基于三分支网络的毫米波图像重叠目标的AI识别方法、系统及模型训练方法，通过解析分支网络、聚合分支网络和预测边界分支网络三个独立分支网络协同工作，解决了低分辨率、相互干扰或相互重叠的毫米波图像中的安检目标检测问题。解析分支网络保存高分辨率特征图中的细节信息；聚合分支网络通过递归融合模块，实现高低分辨率特征图的特征位置偏移对齐；预测边界分支网络提取高频特征，增强目标边缘的感知和预测。多分支网络结构通过分支间的融合，有效实现图像的分割与识别。在提升模型分割性能的同时，该模型显著降低了计算复杂度，并减少了毫米波图像中的检测错误与漏检概率，最终实现了对重叠物体的精准检测。