[发明专利]基于SAR网络的SAR图像识别方法、装置、设备和存储介质有效

专利信息
申请号: 201910933327.7 申请日: 2019-09-29
公开(公告)号: CN110751061B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 翟懿奎;邓文博;植一航;柯期锐;周文略;甘俊英;徐颖 申请(专利权)人: 五邑大学
主分类号: G06V20/10 分类号: G06V20/10;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
代理公司: 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 代理人: 孙浩
地址: 529000 广*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开基于SAR网络的SAR图像识别方法、装置、设备和存储介质,包括:对SAR网络模型进行特征提取器预训练和元迁移学习复训练;输入SAR样本图像训练网络参数;输入待测SAR图像进行预处理,获得64通道56×56特征图;经过三个残差模块提取特征和平均池化操作,获得1×1特征图,三个残差模块的输入保存为第一特征、第二特征和第三特征;使用SE块通道注意力操作,映射成7×7特征图;进行三次上采样操作,三次输出依次与第一特征、第二特征和第三特征进行特征级联,分别存为第四特征、第五特征和第六特征,输出56×56特征图;经过三个残差块处理,三个输出特征依次与第四特征、第五特征和第六特征级联,并经过平均池化和全连接层的卷积操作得到待测SAR图像对应标签。
搜索关键词: 基于 sar 网络 图像 识别 方法 装置 设备 存储 介质
【主权项】:
1.一种基于SAR网络的SAR图像识别方法,其特征在于,包括以下步骤:/n对SAR网络模型进行特征提取器预训练和元迁移学习复训练;/n将SAR样本图像输入至所述SAR网络模型中,训练用于SAR图像识别的网络参数;/n利用训练好的所述SAR网络模型,输入待测SAR图像进行预处理,获得64通道56×56的特征图;/n将所述64通道56×56的特征图经过三个残差模块提取特征,以及平均池化操作,获得1×1的特征图,其中三个所述残差模块的输入分别保存为第一特征、第二特征和第三特征;/n使用SE块通道注意力操作,将所述1×1的特征图映射成7×7的特征图;/n将所述7×7的特征图进行三次上采样操作,三次的输出依次与所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征进行特征级联,分别保存为第四特征、第五特征和第六特征,并且输出56×56的特征图;/n将所述56×56的特征图经过三个残差块处理,三个所述残差块的输出特征依次与所述第四特征、所述第五特征和所述第六特征级联,并经过平均池化和全连接层的卷积操作得到所述待测SAR图像的对应标签。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于五邑大学,未经五邑大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201910933327.7/,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top