基于特征融合卷积神经网络的SAR图像目标检测方法

• 作者: 刘志宏 李玉峰
• 来源期刊: 微处理机
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 卷积神经网络 目标检测 特征融合 复杂大场景
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 微机软件
• 页码范围: 31-37
• 页数: 7页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 4682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2279.2020.02.008

摘要

针对合成孔径雷达图像目标在背景复杂、场景较大、干扰杂波较多情况下检测困难的问题,设计一种层数较少的卷积神经网络,在完备数据集验证其特征提取效果后,作为基础特征提取网络使用.在训练数据集中补充复杂的大场景下目标训练样本.同时设计一种多层次卷积特征融合网络,增强对大场景下小目标的检测能力.通过对候选区域网络和目标检测网络近似联合训练后,得到一个完整的可用于不同的复杂大场景下SAR图像目标检测的模型.实验结果表明,该方法在SAR图像目标检测方面具有较好的效果,在测试数据集中具有0.86的AP值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玉峰	沈阳航空航天大学电子信息工程学院	49	213	6.0	13.0
2	刘志宏		1	0	0.0	0.0