[发明专利]一种联合深度学习与CFAR的SAR图像目标检测方法在审
| 申请号： | 202210620293.8 | 申请日： | 2022-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN115100457A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 陈渤;刘泽涛;曾泽群;沈梦启;王英华;王鹏辉;刘宏伟 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 | 代理人： | 惠文轩 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及雷达目标识别领域，具体涉及一种联合深度学习与CFAR的SAR图像目标检测方法。本发明使用将CNN网络、YOLO V5网络和CFAR算法联合的方式，显著提高了对SAR图像的目标检测率；使用很少的参数网络模型和快速CFAR检测算法，以及使用CNN网络过滤了不含目标的复杂场景切片，使其不加入到YOLO V5和CFAR中检测，检测过程用时少，提高了整个目标识别过程的检测效率；采用YOLO V5的神经网络结构，并对数据集做了归一化、数据增强和自适应计算的预处理，可以得到SAR图像的多层特征，相比于传统的识别方法和Fast RCNN等网络结构的目标识别的方法有较强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联合 深度 学习 cfar sar 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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