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基于多层级特征深度融合的SAR图像舰船目标鉴别方法

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摘要

本发明公开了一种基于多层级特征深度融合的SAR图像舰船目标鉴别方法，包括以下步骤：（1）、采用Haar‑like特征模板对SAR图像样本进行处理并降维得到低层级Haar‑like特征；（2）、采用卷积神经网络对SAR图像样本进行处理得到高层级深度特征；（3）、利用多层级深度学习网络将低层级Haar‑like特征与高层级深度特征进行融合得到多层级特征权重系数，然后通过学习训练得到最优的SVM分类器；（4）、利用多层级特征权重系数和SVM分类器对输入的待鉴别的SAR图像样本切片进行鉴别。本发明可有效提升SAR图像舰船目标的检测性能，具有较高的工程应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN110414414B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学;

    申请/专利号CN201910674382.9

  • 发明设计人 艾加秋;田瑞田;杨航;曹振翔;

    申请日2019-07-25

  • 分类号G06V20/00(20220101);G06V10/44(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/70(20220101);G06K9/62(20220101);

  • 代理机构34112 安徽合肥华信知识产权代理有限公司;

  • 代理人余成俊

  • 地址 230009 安徽省合肥市屯溪路193号

  • 入库时间 2022-08-23 13:08:07

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