[发明专利]一种基于R-D图与深度神经网络的低空小目标检测方法有效
| 申请号： | 202010103060.1 | 申请日： | 2020-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN111368653B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 曹九稳;王陈幸;田江敏;佟力;王晓洪;张鑫 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06F18/214;G06F18/27;G06N3/084;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于R‑D图与深度神经网络的低空小目标检测方法。本发明包括如下步骤：步骤1、对雷达接收机采集的回波信号进行预处理，获取信号的R‑D图；步骤2、构建深度卷积神经网络并利用网络预测R‑D图中每个局部区域分别属于目标和背景的类别概率，以及该区域包含目标时，其中心与目标位置之间的偏移量；步骤3、结合预测的类别概率和位置回归的偏移量，判断是否存在，以及存在目标时的目标位置。本发明在类别预测基础上增加了对目标位置的回归，并通过回归结果的投票统计获得目标的精确位置，从而可以实现预测精度更高、虚警率更低的雷达小目标检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 低空 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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