本发明请求保护一种基于微多普勒特征的人体隐藏危险物检测方法，方法包括：采用毫米波雷达观测行人步行运动，得到雷达回波信号；对雷达回波信号进行采样获取原始ADC数据；对获取的ADC数据进行多普勒谱与傅里叶变换时频谱分析获取目标微多普勒特征；可建立对人体衣物内携带手机、金属刀具、陶瓷刀、液体、粉末的人体步行数据集，对分类器进行训练；通过将人体实时运动获取的微多普勒特征输入训练好的分类器进行识别，确定人体衣物内是否含有隐藏物品并且推测隐藏物是否为所训练几类危险物品，评估被测行人目标的危险性，以验证方法的有效可行性。本发明可准确识别行人衣服内是否携带隐藏物品，并且可进一步对隐藏物品进行危险性推测，为安检提供补充手段，提升安检效率。