[发明专利]一种结合显著性和神经网络的SAR船只识别方法及系统有效
| 申请号： | 201911407607.0 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111126335B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 邓练兵 | 申请（专利权）人： | 珠海大横琴科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/34;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 519031 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种结合显著性和神经网络的SAR船只识别方法及系统，包括数据预处理，通过Lee滤波去除SAR图像的相干斑噪声，同时保持图像的边缘信息，然后对各景SAR影像裁切得到图像块；构建数据集，包括选不同场景下包含船只的SAR图像块，对船只的位置信息以矩形最小包围框进行标注，得到含有标注信息的SAR图像船只数据集；构建融合显著性感知的卷积神经网络，包括通过Darknet53网络提取特征，基于所得多尺度的特征图计算船只候选框和置信度，基于全局对比度方法得到候选框内的显著性特征图，取显著性区域的外包矩形作为检测结果；训练网络，针对待识别的SAR影像，按行预处理后得到图像块，再通过训练所得网络模型进行预测，基于预测后的图像块重新拼接SAR影像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 显著 神经网络 sar 船只 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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