[发明专利]融合统计显著性的高分辨率SAR影像车辆目标检测方法有效
| 申请号： | 202010474473.0 | 申请日： | 2020-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111666854B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 徐新;杨瑞;李曦嵘;眭海刚;徐川 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种融合统计显著性的高分辨率SAR影像车辆目标检测方法，包括读入高分辨率单极化SAR影像，根据车辆目标中车体区域和阴影区域的成像特性，利用有向均值差滤波器提取影像中具有显著统计特征的区域；原始SAR数据与统计特征显著性图融合，以用于采用深度神经网络框架对车辆目标进行检测，通过融合特征有利于目标检测模型将注意力放在具有显著统计特征的区域；训练目标检测模型，包括选择训练样本，以融合特征为输入，训练获得车辆目标检测的模型；所述目标检测模型是改进的YOLOv3模型，改进方式为在网络输入端提取原始SAR影像与有向均值差滤波结果，并进行特征融合；利用训练好的目标检测模型，在待检测的高分辨率单极化SAR影像中进行车辆目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 统计 显著 高分辨率 sar 影像 车辆 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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