本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)算法

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【摘要】：該文研究了訓(xùn)練樣本不足的情況下利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)對(duì)合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)的問題。利用已有的完備數(shù)據(jù)集來輔助場(chǎng)景復(fù)雜且訓(xùn)練樣本不足的數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢測(cè)。首先用已有的完備數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到CNN分類模型,用于對(duì)候選區(qū)域提取網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)做參數(shù)初始化;然后利用完備數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集做擴(kuò)充;最后通過"四步訓(xùn)練法"得到候選區(qū)域提取模型和目標(biāo)檢測(cè)模型。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,所提方法在SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)中可以獲得較好的檢測(cè)效果。
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西安電子科技大學(xué)信息感知技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關(guān)鍵詞】： 合成孔徑雷達(dá) 目標(biāo)檢測(cè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練數(shù)據(jù)擴(kuò)充
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271024,61322103,61525105) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金博導(dǎo)類基金(20130203110013) 陜西省自然科學(xué)基金(2015JZ016)~~
【分類號(hào)】：TN957.52;TP183
【正文快照】： 1引言隨著合成孔徑雷達(dá)(SAR)系統(tǒng)應(yīng)用越來越廣泛,需要處理的SAR圖像數(shù)量越來越多,對(duì)SAR圖像處理技術(shù)提出了更高的要求,從SAR圖像中快速并準(zhǔn)確地檢測(cè)目標(biāo),是目前的一個(gè)技術(shù)研究熱點(diǎn)�，F(xiàn)有的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法中,雙參數(shù)恒虛警(Constant False Alarm Rate,CFAR)檢測(cè)算法[1-4]Sc

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