[发明专利]一种基于深度学习的SAR目标识别方法有效
| 申请号： | 201910976348.7 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110895682B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 刘军;肖倩倩;魏艳超 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的SAR目标识别方法。首先根据SAR图像所具有的随机斑点噪声和较低的分辨率等固有特性，提出了深度卷积网络模型，并对模型中的激活函数、分类器和目标函数进行了设计，然后针对模型中可能存在的过拟合和不收敛的问题提出了基于RMSprop优化算法和随机梯度下降算法的组合优化算法，最终得到一种基于混合激活的深度卷积神经网络模型，该模型能够有效提升目标识别的准确率并减少目标识别的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 sar 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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