【摘 要】
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针对传统的合成孔径雷达图像舰船目标检测算法大多针对特定场景且泛化性较差的缺点,提出了一种基于YOLOv3的SAR图像舰船目标检测算法.YOLOv3基于全卷积神经网络,是当前较为先进的单阶段目标检测算法,直接在多尺度特征区域进行定位与回归,避免了传统算法的数据预处理、海陆分离等步骤,实现了端对端的目标检测.同时利用迁移学习的方法训练高分三号SAR舰船数据来加快收敛速度.实验结果表明此方法具有良好的鲁
【机 构】
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火箭军工程大学核学院,陕西西安 710025
【出 处】
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第十五届国家安全地球物理专题研讨会
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针对传统的合成孔径雷达图像舰船目标检测算法大多针对特定场景且泛化性较差的缺点,提出了一种基于YOLOv3的SAR图像舰船目标检测算法.YOLOv3基于全卷积神经网络,是当前较为先进的单阶段目标检测算法,直接在多尺度特征区域进行定位与回归,避免了传统算法的数据预处理、海陆分离等步骤,实现了端对端的目标检测.同时利用迁移学习的方法训练高分三号SAR舰船数据来加快收敛速度.实验结果表明此方法具有良好的鲁棒性与泛化性,舰船检测的平均准确率达到了90％以上,在斑点噪声较为严重的海况下,检测效果仍然较好.
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临近空间是“陆海空天电网”六维一体化战场的一个重要环节,是国家空间安全的重要组成部分.在通信保障、导航定位、情报收集、电子对抗、侦察监视、远程预警、气象监测、反卫星、反弹道导弹、远程打击和快速突防以及进行全球兵力投送等方面,临近空间装备具有重要的军事应用价值.临近空间风场探测对保障航天和国防工程,临近空间装备运行安全和作战运用,特别是国家空间安全,具有十分重要的战略意义.
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