[发明专利]一种基于极化散射特性的卷积神经网络目标检测识别方法有效
| 申请号： | 201710982697.0 | 申请日： | 2017-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN109696711B | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 崔振茂;安健飞;成彬彬;陆彬;岑冀娜;刘杰 | 申请（专利权）人： | 中国工程物理研究院电子工程研究所 |
| 主分类号： | G01V8/10 | 分类号： | G01V8/10;G01V8/00 |
| 代理公司： | 成都天嘉专利事务所(普通合伙) 51211 | 代理人： | 蒋斯琪 |
| 地址： | 621999 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于极化散射特性的卷积神经网络目标检测识别方法，其检测步骤主要是：对目标进行照射极化信号，然后从目标身上反馈的回波采用去斜的方式接收目标极化回波；然后对目标极化回波进行采样，采样的每一帧雷达回波数据均包括VV极化通道、VH极化通道、HH极化通道、HV极化通道四路回波数据，对四路回波数据采用卷积神经网络输入，实现通过对目标极化特性对目标身上的危险物品进行检测识别。本发明无需经过成像处理，检测处理过程简单，检测速度快，检测帧率可达10Hz；采用卷积神经网络识别方法可找到四路不同极化特性回波数据的融合方式，大大提高物品识别率，可对人体背景下的危险物品起到一定的检测与识别作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极化 散射 特性 卷积 神经网络 目标 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于极化散射特性的卷积神经网络目标检测识别方法，其特征在于其检测步骤如下：（1）发射宽带线性调频连续波信号对目标进行照射，两发射通道分别呈水平极化与垂直极化；（2）采用Dechirp的接收方式对从目标身上反馈的回波进行接收，两接收通道分别呈水平极化与垂直极化，接收到的回波为目标极化回波；（3）对目标极化回波进行采样，采样得到的每一帧目标回波数据均包括有VV极化通道、VH极化通道、HH极化通道、HV极化通道四路回波数据；（4）将所述四路回波数据通过卷积神经网络的输入，采用卷积神经网络算法通过对目标极化特性对目标身上的危险物品进行检测识别。
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