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《第十二届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集》2018年
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基于深度卷积神经网络的SAR图像目标检测

高飞  刘爱冬  
【摘要】:合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像近年在军事和民用方面发挥了重要的作用,其中SAR图像目标的自动检测识别是SAR图像解译工作中的难点和热点。传统的SAR图像目标检测算法流程复杂,准确率较低。本文针对传统目标检测识别方法的不足,运用深度学习领域的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法及其扩展框架Faster R-CNN完成SAR图像目标自动检测和识别的工作,最终完成了MSTAR公开数据集中多类目标的检测识别,平均准确率均值达到89.77%,验证了CNN在SAR图像的目标检测与识别方面具有较好的效果和较高的效率,并具有更好的鲁棒性表现,同时避免了传统检测与识别方法复杂的流程,为今后的相关研究奠定了基础。
【作者单位】:北京航空航天大学电子信息工程学院
【分类号】:TN957.52;TP183

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