复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测

赵琰; 赵凌君; 匡纲要

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复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测

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随着人工智能与合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)技术的发展,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的SAR图像自动目标识别技术取得了一定的突破.然而,由于飞机自身结构以及SAR成像机制的复杂性,在复杂环境大场景SAR图像中对飞机目标进行快速准确的检测依然存在挑战.为提升算法的检测能力,本文对现有检测算法的处理流程进行了分析与总结,并提出了一种复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测算法.算法优化了整体检测流程,设计了基于灰度特征的机场区域精细化提取和基于CNN的飞机目标粗检测两大子模块,并采用了YOLOv3网络对机场区域以及飞机目标分别进行初步的提取与检测.实验结果表明,本文算法对复杂环境大场景SAR图像中的飞机目标具有高效的检测能力.

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来源
《电波科学学报》 |2020年第4期|594-602|共9页
作者
赵琰; 赵凌君; 匡纲要;
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作者单位

国防科技大学电子科学学院长沙410073;

国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073;

国防科技大学电子科学学院长沙410073;

国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073;

国防科技大学电子科学学院长沙410073;

国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据、图像处理及录取;
关键词
飞机目标快速检测; 复杂场景; 合成孔径雷达(SAR); 自动目标识别(ATR); YOLOv3; 卷积神经网络(CNN);

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