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一种基于极化特性驱动的全极化SAR图像舰船检测方法

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本发明公开了一种基于极化特性驱动的全极化SAR图像舰船检测方法，包括：S1、对全极化SAR图像进行预处理，获取全极化SAR图像的极化特性数据；S2、构建极化特性驱动的卷积神经网络，将极化特性数据输入主干网络和密集结构提取极化特性数据中包含的极化特性，并在特征金字塔中进行多尺度融合，所述主干网络和密集结构用于网络中上下文特征重用；S3、按照预设的训练参数和损失函数，对极化特性驱动的卷积神经网络进行训练形成全极化SAR图像目标检测网络，并利用训练好的极化特性驱动的全极化SAR图像目标检测网络执行全极化SAR图像舰船检测和指标评估。本发明能够有效的提升场景中小目标的检测能力以及在强散射背景下能够有效的检测出舰船。

著录项

公开/公告号CN115205705A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-10-18

原文格式PDF
申请/专利权人西南交通大学;
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申请/专利号CN202210872022.1
发明设计人高贵;张川;白琪林;姚力波;张晰;段定峰;刘涛;李恒超;
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申请日2022-07-23
分类号G06V20/13;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构国防科技大学专利服务中心;
代理人关洪涛
地址 614202 四川省成都市金牛区二环路北一段111号
入库时间 2023-06-19 17:14:18

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法律状态
2022-10-18

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