高分辨力极化SAR图像城市区域车辆目标检测

• 作者: 杨健 林慧平 殷君君 陈杭 高军山
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高分辨力 极化合成孔径雷达 城市区域 车辆检测 深度卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 探测制导、测控通信与电子对抗
• 页码范围: 603-608
• 页数: 6页
• 分类号: TN951
• 字数: 3727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA201804.0603

摘要

研究基于高分辨力极化合成孔径雷达(SAR)图像的城市区域车辆目标自动检测方法.城市区域具有复杂的地物,这给在城市区域进行车辆目标检测工作带来困难.首先采用Freeman-Durden分解、极化白化滤波器(PWF)和相似性参数3种方法来提取图像数据的极化信息;在此基础上,采用深度卷积神经网络来对车辆目标和其他地物进行二分类,实现对城市区域车辆目标的检测.基于机载分米级分辨力极化SAR数据的实验结果验证了该方法的有效性,在较低的虚警率下获得较高的检测率.将3种极化特征融合时,能够在虚警率为2.82％时获得95.65％的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨健	清华大学电子工程系	74	421	12.0	18.0
2	陈杭	清华大学电子工程系	2	0	0.0	0.0
3	殷君君	北京科技大学计算机与通信工程学院	4	3	1.0	1.0
4	林慧平	清华大学电子工程系	1	0	0.0	0.0