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复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测
复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测
作者:
匡纲要
赵凌君
赵琰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
飞机目标快速检测
复杂场景
合成孔径雷达(SAR)
自动目标识别(ATR)
YOLOv3
卷积神经网络(CNN)
摘要:
随着人工智能与合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)技术的发展,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的SAR图像自动目标识别技术取得了一定的突破.然而,由于飞机自身结构以及SAR成像机制的复杂性,在复杂环境大场景SAR图像中对飞机目标进行快速准确的检测依然存在挑战.为提升算法的检测能力,本文对现有检测算法的处理流程进行了分析与总结,并提出了一种复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测算法.算法优化了整体检测流程,设计了基于灰度特征的机场区域精细化提取和基于CNN的飞机目标粗检测两大子模块,并采用了YOLOv3网络对机场区域以及飞机目标分别进行初步的提取与检测.实验结果表明,本文算法对复杂环境大场景SAR图像中的飞机目标具有高效的检测能力.
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文献信息
篇名
复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测
来源期刊
电波科学学报
学科
工学
关键词
飞机目标快速检测
复杂场景
合成孔径雷达(SAR)
自动目标识别(ATR)
YOLOv3
卷积神经网络(CNN)
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
论文
研究方向
页码范围
594-602
页数
9页
分类号
TN957.52
字数
6206字
语种
中文
DOI
10.13443/j.cjors.2020040602
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
匡纲要
国防科技大学电子科学学院
112
2486
24.0
46.0
5
赵凌君
国防科技大学电子科学学院
17
285
7.0
16.0
9
赵琰
国防科技大学电子科学学院
1
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合成孔径雷达(SAR)
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YOLOv3
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
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电波科学学报
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1005-0388
CN:
41-1185/TN
开本:
大16开
出版地:
河南市新乡138信箱3分箱
邮发代号:
36-260
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
3417
总下载数(次)
11
总被引数(次)
30224
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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