[发明专利]一种基于深度卷积记忆网络的SAR目标类型识别方法在审
| 申请号： | 202010987041.X | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112101249A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 黄钰林;裴季方;王陈炜;汪志勇;崔美玲;杨建宇;霍伟博;杨海光;张寅 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积记忆网络的SAR目标类型识别方法，包括以下步骤：S1、采集原始SAR图像；S2、对原始SAR图像进行预处理；S3、根据实际成像条件和性能指标设置离散方位角数目m；S4、根据离散方位角数目，生成用于训练的相邻方位角的SAR图像切片组合；S5、根据SAR图像切片组合，构建深度卷积记忆网络；S6、训练深度卷积记忆网络。本发明的基于深度卷积记忆网络的SAR目标类型识别方法利用不同方位角的样本数据组合，结合实际图像中的数据信息及类型识别性能要求，设计得到高效准确的目标类型识别方法，能够根据实际图像特性和性能指标调节样本组合数目及网络结构，具有灵活、准确、高效和系统集成性强的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 记忆 网络 sar 目标 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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