【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像技术以其抗干扰能力强的特点多应用于军事侦察和民用监控等领域,但传统的SAR图像目标监测技术则由于特征信息方式提取过于单一无法适用于各种检测条件,而对数据描述归纳更深入的深度学习目标检测方法无疑是解决这一问题的最佳方式,且具有更好的泛化能力。针对当前日益庞杂的图像数据,如何基于深度学习思想,从中获取并归纳有效的特征信息,从而
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像技术以其抗干扰能力强的特点多应用于军事侦察和民用监控等领域,但传统的SAR图像目标监测技术则由于特征信息方式提取过于单一无法适用于各种检测条件,而对数据描述归纳更深入的深度学习目标检测方法无疑是解决这一问题的最佳方式,且具有更好的泛化能力。针对当前日益庞杂的图像数据,如何基于深度学习思想,从中获取并归纳有效的特征信息,从而实现一种更加精确、鲁棒性更强、实时性好、容易移植于移动设备的SAR图像目标识别分类系统无疑是计算机视觉研究领域的新发展空间。本文在目前该领域已提出的检测算法基础上,围绕降低网络结构复杂度、多尺度特征融合和提升小目标检测精度的问题展开了相应的研究工作,并提出了若干改进方法。本文主要的研究内容及贡献包括:（1）基于SAR图像的成像特性和斑点噪声影响,选取了合适的目标物体数据集并进行去噪、切片、位置调整和数据增强等预处理,提升识别效果的同时也增强了数据鲁棒性;在保留原始图像标签信息的同时对其添加手动标注的标签以便后续定位识别;（2）基于特征融合和小目标检测等优化提出改进的YOLOv5网络。提出以K-means++聚类算法来计算先验框,离散初始聚类中心的同时提升了模型的召回率和准确率;在使用新的激活函数加速训练网络拟合的同时,提出基于置信度加权的非极大值抑制方法筛选预选框以进一步提升检测性能,降低了识别的虚警率;提出加入转换检测头模块,增强了局部感知能力并更好地联结了表征特征信息,还通过能获知像素点关联语义信息的卷积模块注意力机制加速网络计算,而加权双向特征金字塔的替换和小目标检测层的加入则进一步保留了小目标的特征信息,使得浅层特征和深层定位信息融合拼接得更好,提升了其检测精确度;（3）基于位置敏感思想提出优化的Faster-RCNN网络,通过将共享数据的卷积层前移并加入位置敏感的得分图和池化层,从目标物体各部分特征得分出发进行分区评估判定和位置回归,使得网络对于目标的定位识别性能得到有效提升,并在一定程度上简化了网络结构,提升了检测速度;（4）对改进后的网络进行大量仿真验证,并在同等环境下与其他主流优秀算法模型对比,证实了优化方式的正确性和可行性,并且也较好地完成了对SAR图像目标识别和分类的预期提升效果,可实现大多数监测场景对于实时性的要求,也可满足一定程度上的可移动性、移植性和轻量化要求。
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