星载合成孔径雷达图像的飞机目标检测

• 作者: 徐丰 王海鹏 郭倩
• 来源期刊: 上海航天
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 替代滤波 飞机检测 边缘检测 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 57-64
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.73|TP391.9
• 字数: 4507字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19328/j.cnki.1006-1630.2018.06.010

摘要

针对大场景下星载合成孔径雷达(SAR)图像中飞机目标检测问题,提出一种端到端的飞机目标检测算法.先在大场景SAR图像中对机场目标进行粗检测,定位机场区域,再通过精确分割算法获得机场的精细区域.对机场区域中的飞机目标进行检测,采用一种基于Canny算子的边缘检测与卷积神经网络结合的飞机目标检测算法.通过飞机边缘检测、边界框预处理等操作确定潜在飞机目标在机场中的位置范围,采用基于GoogLeNet的卷积神经网络对可疑目标进行鉴别.利用星载合成孔径雷达数据对算法进行验证,证明该方法的有效性与实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐丰	复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室	40	254	8.0	15.0
2	王海鹏	复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室	24	109	4.0	10.0
3	郭倩	复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室	3	2	1.0	1.0