[发明专利]基于深度学习的雷达回波图像高压线分割方法有效
| 申请号： | 201910587748.9 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110428424B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 罗旌胜;孙永光;芦达 | 申请（专利权）人： | 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06T3/40;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京清大紫荆知识产权代理有限公司 11718 | 代理人： | 张卓 |
| 地址： | 214063 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的雷达回波图像高压线分割方法，通过雷达回波图像高压线目标标注,以及深度学习高压线分割网络模型的设计训练，从雷达回波图像中分割出高压线目标，提高复杂场景下的高压线检测正确率。其中网络模型设计了卷积模块DCN，堆叠DCN模块实现编码，对雷达回波图像进行特征变换和特征提取，得到特征图；设计卷积模块GCN，堆叠GCN模块，再经过转置卷积，实现编码后特征图有效信息的恢复。本发明将雷达回波方位向拼接，可有效利用高压线的空间关系特征；本发明网络模型的参数调整不需要人工参与，提高了特征选择和提取的有效性；本发明将雷达回波目标检测问题转化成深度学习图像分割问题，实现了高压线目标的精确检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 雷达 回波 图像 高压线 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的雷达回波图像高压线分割方法，其特征在于，通过雷达回波图像高压线目标标注,以及深度学习高压线分割网络模型的设计和训练，从雷达回波图像中分割出高压线目标，提高复杂场景下的高压线检测正确率。
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