فرایند کشف و تشخیص اشیای پنهان از طریق دستگاه های تصویربرداری موج میلی متری در فرودگاه ها و مراکز حساس امنیتی که توسط اپراتور انسانی بررسی می شوند، از چالش برانگیزترین مسائل امنیتی به شمار می روند. دستگاه بادی اسکنر موج میلی متری با استفاده از نوع خاصی از امواج الکترومغناطیسی، تصویر حالت فردی که در باکس بازرسی قرار دارد را از جلو و پشت به کمک امواج از طریق دو فرستنده چرخشی تولید و به اپراتور ارسال می کند. استفاده از هوش مصنوعی و پردازش تصویر شخصی سازی شده مربوط به این تصاویر از بدیع ترین راهکارهای فناورانه برای رفع این چالش امنیتی است. برای ساخت دیتاست های تخصصی تر، یکی از چالش های مهم استفاده از خبرگان امر امنیت که تجربه زیادی در شیوه های پنهان سازی دارند، می باشد. این افراد می توانند جزئیات پنهان سازی و استفاده از مواد مختلف جهت فریب دادن سیستم هوش مصنوعی را به داده های آموزش اضافه کنند. در این طرح، با کمک افراد دارای تجربه در امنیت فیزیکی فرودگاه ها دیتاستی شامل 3، 500 داده مجزا جمع آوری شد. سپس فرایند برچسب گذاری همه 3، 500 داده انجام شد. طراحی معماری شبکه های عصبی عمیق مبتنی بر ناحیه (segmented)، R-CNN سریع شده و Mask R-CNN به همراه کد آن ها که دقت بالای 90 درصد را نشان داد، تحویل داده شد. به علاوه، آموزش شبکه های عصبی، پیاده سازی روی GPU با قابلیت تشخیص خودکار، قابلیت ارتباط با FPGA و سخت افزار نیز صورت پذیرفت.