【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测在海洋监测中发挥着越来越重要的作用。针对SAR图像中舰船目标尺寸较小,传统方法易受外部干扰无法提取精细目标特征等问题,基于深度学习技术提
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,上海卫星工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472189,61802186);航天科技创新基金(F2016020013);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170119);江苏省研究生科研与实践创新(SJCX17-0103)资助
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合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测在海洋监测中发挥着越来越重要的作用。针对SAR图像中舰船目标尺寸较小,传统方法易受外部干扰无法提取精细目标特征等问题,基于深度学习技术提出一种改进的SAR图像舰船小目标检测模型,主要由候选区域提取网络(RPN)和目标检测网络组成。首先设计并训练一个能精确识别舰船小目标的CNN模型,然后利用该模型对目标检测模型共享特征提取层进行参数初始化,最后利用自采集的Sentinel-1 SAR图像舰船小目标数据集对其进行训练。实验结果表明,提出的目标检测模型对SAR图像中舰船弱小比例
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