基于深度学习的复杂沙漠背景SAR目标检测

• 作者: 夏勇 常沛 田西兰 蔡红军
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 沙漠背景 合成孔径雷达 目标检测
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 305-309,318
• 页数: 6页
• 分类号: TN958|TP75
• 字数: 4000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2019.03.011

摘要

SAR目标检测,因成像场景大、背景复杂多变而极具挑战.传统基于恒虚警率的SAR目标检测方法极易受背景干扰.针对上述问题,提出一种基于深度学习的复杂沙漠背景SAR目标端对端检测识别系统.即采用小规模沙漠背景下的SAR图像数据对Faster-RCNN网络进行迁移训练,一体化完成典型目标的检测与识别.基于合成数据集Desert-SAR的试验结果表明,与传统方法相比,该方法检测速度更快、准确率更高、鲁棒性更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏勇	中国电子科技集团公司第三十八研究所	10	21	2.0	4.0
3	田西兰	中国电子科技集团公司第三十八研究所	17	22	2.0	4.0
7	常沛	中国电子科技集团公司第三十八研究所	2	1	1.0	1.0