SAR图像飞机目标检测识别进展

• 作者: 徐丰 王海鹏 郭倩
• 来源期刊: 雷达学报
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 飞机检测 飞机识别 散射信息 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 497-513
• 页数: 17页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 11261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12000/JR20020

摘要

目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题.机场上飞机作为一种典型目标,其检测和识别有一定的独特性.该文回顾了SAR图像典型目标检测识别领域技术的发展过程,分析了SAR图像中飞机目标的散射机制及面临的技术难点,阐述了SAR飞机目标检测识别的系统流程、技术路线和关键科学问题,对基于传统与基于深度学习两个方面的飞机目标检测识别的研究进展进行了归纳总结,并讨论了各类方法的特点及存在的问题,展望了未来的发展趋势.该文认为如何将深度学习与目标电磁散射机理结合、提高网络或模型的泛化能力是提升SAR图像中目标检测识别精度的关键,并给出了一种基于散射信息与深度学习融合的飞机目标检测方法.

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