[发明专利]一种基于自监督条件的深度学习SAR影像舰船识别方法在审
| 申请号： | 202110652684.3 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113378716A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 耿晓蒙;杨杰;赵伶俐;史磊;李平湘;孙维东;赵金奇 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06T7/62;G06T7/66 |
| 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： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自监督条件下的深度学习SAR影像舰船识别方法。首先对SAR数据进行预处理，利用累计逆指数概率分布获取图像像素阈值，并利用阈值进行快速分割得到二值化图像，然后对二值化图像进行八邻域连通处理，获取候选目标的几何信息，根据候选目标的几何信息构建SAR舰船切片数据集，最后建立CNN网络模型，并对其进行训练、调优后用于舰船目标的自监督识别。本发明基于自监督思想的CNN模型，识别过程仅需要标注少量训练样本，极大减少了样本标注时间，提高了舰船检测效率；主干模型采用轻量模型Shufflenet网络，模型参数较少，能够以较少的训练时间获取较高的训练精度，收敛速度快，精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 条件 深度 学习 sar 影像 舰船 识别 方法 | ||
【主权项】：
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