【摘 要】
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针对合成孔径雷达图像的解译工作一直以来都是一个十分重要的研究课题和难点所在,对军事和民用方面都有很大的实际应用意义。近年来,随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的目标检测和识别算法也被应用于很多场景中,并取得了卓越的效果。本文研究了基于深度学习的不同场景下的SAR图像车辆和舰船目标的检测和分类,主要工作如下:1.在SAR图像车辆目标分类方面,研究分析了经典的VGG-16和Res Net网络模型
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针对合成孔径雷达图像的解译工作一直以来都是一个十分重要的研究课题和难点所在,对军事和民用方面都有很大的实际应用意义。近年来,随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的目标检测和识别算法也被应用于很多场景中,并取得了卓越的效果。本文研究了基于深度学习的不同场景下的SAR图像车辆和舰船目标的检测和分类,主要工作如下:1.在SAR图像车辆目标分类方面,研究分析了经典的VGG-16和Res Net网络模型,改进了残差模块,从而得到了改进的Res Net网络,可以更好地利用和传播CNN中不同位置的特征信息。采用扩充的MSTAR数据集,分别使用VGG-16、Res Net-18和改进Res Net-18网络进行分类训练和测试,分析并比较了网络收敛情况和识别准确率。2.在SAR图像车辆目标识别方面,提出了一种改进的Faster-RCNN检测算法,首先在CNN网络提取特征中加入了特征融合的方法,将浅层特征和深层特征融合;其次引入了Soft-NMS来取代传统的NMS方法,更为合理地去除冗余框,降低漏检率。采用自主制作的SAR图像目标检测数据集,分别对传统Faster-RCNN和改进Faster-RCNN进行目标检测的训练和测试,从收敛效果、漏检和虚检情况、识别情况等方面进行了分析。3.在SAR图像舰船目标检测方面,提出了一种改进的YOLOv3算法,首先采用kmeans聚类方法优化了检测的先验框,然后引入了基于GIOU的相似性度量,进一步改进了框回归损失函数和置信度损失函数,从而优化了整体的损失函数。采用AIRSARShip-2.0数据集,验证了改进YOLOv3算法的有效性,提高了查全率、查准率和m AP值,并且对复杂环境的目标以及小目标的检测更为准确。综上所述,本文针对SAR图像的检测识别工作进行了大量研究,并提出了切实可行的改进方案,最后也分析了不足之处和展望了未来的工作,具有重要的理论研究和实践意义。
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