[发明专利]基于深度学习的低信噪比下雷达RD图像目标检测方法在审
| 申请号： | 202111083283.7 | 申请日： | 2021-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN113887583A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 陶诗飞;黄鑫宇;叶晓东;王昊 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的低信噪比下雷达RD图像目标检测方法，该方法为：获取雷达回波数据，生成雷达RD图像；对雷达RD图像进行预处理并进行标签，得到数据集；对数据集进行分类，得到训练集、验证集与测试集；构建针对低信噪比下目标检测的深度学习神经网络；采用训练集对构建的神经网络进行训练，并输出损失值和训练后的检测神经网络；利用训练好的检测神经网络对测试集进行目标检测；获得测试集目标检测准确率结果。本发明基于大量的雷达RD图像数据，通过深度学习神经网络训练得到最优的雷达目标检测网络，该方法下得到的目标检测网络能够对低信噪比下的雷达RD图像进行有效的目标检测，具有准确率高、实用效果好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 低信噪 雷达 rd 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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