[发明专利]基于卷积神经网络的极化合成孔径雷达图像舰船检测方法有效
| 申请号： | 202111053969.1 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113643284B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 高贵;白琪林;高昇;文毅;陈超;黄魁华;刘涛 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/40;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人： | 关洪涛 |
| 地址： | 614202 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的极化合成孔径雷达图像舰船检测方法，包括：S1、对极化合成孔径雷达图像进行数据预处理，构建表征极化特性与几何特性的极化合成孔径雷达图像舰船检测数据集；S2、构建用于极化特征提取与几何特征提取的双分支卷积神经网络，通过极化特征与几何特征构建分类回归任务子网络；S3、按照预设的训练参数、损失函数和训练策略，基于极化合成孔径雷达图像舰船检测数据集对双分支卷积神经网络进行训练，利用双分支卷积神经网络执行极化合成孔径雷达图像舰船检测和指标评估。本发明能够大大地提升网络的鉴别能力以及从复杂的近岸远海场景中有效地检测出舰船。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 极化 合成孔径雷达 图像 舰船 检测 方法 | ||
【主权项】：
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