[发明专利]一种基于卷积神经网络的Sentinel-1雷达图像分类方法有效
| 申请号： | 201810758126.3 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN109359661B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 宋岚 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/32;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人： | 郭伟红 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的Sentinel‑1雷达图像分类方法，包括包括以下步骤：步骤A、图像输入之后，对图像进行预处理，其中，图像预处理包括ROI剪裁、归一化处理、CFAR算法处理和RGB图形分析；步骤B、对预处理的图像进行训练，选取一组函数f1、f2...fn，对数据进行训练，选取最佳函数f；步骤C、对步骤B选取的最佳函数f进行测试，从而对采集的图像进行分类。本发明提出适用于数据集的图像预处理方法，利用CFAR方法对图像进行特征提取，并进行了孤立点移除及孔洞填充；构建了采用多通道输入模式的4层的卷积神经网络模型；用卷积神经网络CNN训练数据集时，通过正则化及数据增强去避免过拟合，得到了测试精度91％的良好分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 sentinel 雷达 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的Sentinel‑1雷达图像分类方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A、图像输入之后，对图像进行预处理，其中，图像预处理包括ROI剪裁、归一化处理、CFAR算法处理和RGB图形分析；步骤B、对预处理的图像进行训练，选取一组函数f1、f2...fn，对数据进行训练，选取最佳函数f；步骤C、对步骤B选取的最佳函数f进行测试，从而对采集的图像进行分类。
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