[发明专利]基于Attribute的极窄脉冲雷达船只目标鉴别方法有效
| 申请号： | 202010536147.8 | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN111767806B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 龙腾;李枫;李姗;李阳;姚迪 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/26;G06V10/50;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/77 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 高会允 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于Attribute的极窄脉冲雷达船只目标鉴别方法，其过程可控制，得到的中层特征分辨性更强，进一步提高了船只目标鉴别的鲁棒性。对极窄脉冲雷达图像中的舰船目标进行分割，得到舰船目标的分割图像作为训练图像。提取训练图像的低层特征。根据属性Attribute的重构性、高判别性和高预测性三个性质，构建属性中层特征与低层特征的映射模型；并利用映射模型将训练图像的低层特征映射至属性中层特征。构建SVM分类器，以训练图像的属性中层特征作为输入，对SVM分类器进行训练，得到训练好的SVM分类器用于极窄脉冲雷达船只目标鉴别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 attribute 脉冲雷达 船只 目标 鉴别方法 | ||
【主权项】：
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