【摘 要】
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随着人工智能的迅速发展,深度学习算法开始广泛应用于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像舰船目标检测中。主流的目标检测算法都是基于自然光图像的研究成果,而自然图像和SAR图像在成像机理、散射特征等存在巨大差异,因此,直接将其用于SAR图像舰船检测时并不总能取得较好的检测精度。本文针对SAR图像中近岸舰船目标和小目标检测不佳等问题,提出了改进yolov3的算法,
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随着人工智能的迅速发展,深度学习算法开始广泛应用于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像舰船目标检测中。主流的目标检测算法都是基于自然光图像的研究成果,而自然图像和SAR图像在成像机理、散射特征等存在巨大差异,因此,直接将其用于SAR图像舰船检测时并不总能取得较好的检测精度。本文针对SAR图像中近岸舰船目标和小目标检测不佳等问题,提出了改进yolov3的算法,同时兼顾模型参数量和推断速度,实现了舰船目标的快速检测。本文完成的主要工作如下:（1）为了有效剔除检测时陆地虚警目标,本文提出了一种基于transfomer的海陆分割算法。该方法通过引入门控策略的自注意力机制和额外的边界监督分支,提高了分割准确率。本文采用港口附近SAR数据集对其分割性能进行验证,分别对比了CNN架构和transfomer架构的差异、各部分结构改进的有效性以及主流分割算法的性能差异,证明了该算法的优越性能。（2）针对主流深度学习算法在SAR图像舰船检测精度不佳以及速度偏慢的问题,提出了一种改进yolov3的SAR图像舰船目标检测算法。通过对特征提取网络的重新设计,提出了Swin-SARShip Net网络,实现更加高效提取舰船目标特征;同时,在多尺度的特征金字塔中引入CBMA模块,提高特征图中对目标特征的注意力,最后通过定位和分类的解耦头实现更强的表达能力。本文使用开源的SSDD舰船数据集进行实验,验证了所提出的数据增强的有效性,并将本文方法与Faster-RCNN、yolov3、DETR三种主流算法进行精度对比,本文提出的方法拥有最高的检测精度和速度。接着,对各部分改进结构进行了消融实验,验证了改进的有效性。最后,使用额外引入了SAR图像数据验证本文算法的泛化性。（3）提出了一种大场景SAR图像下舰船快速检测的方案。通过将原始SAR图像进行分割、识别和拼接完成预处理,在结合提出的目标检测网络和海陆分割模型,设计了一个适用于SAR图像的快速、精准的检测模型。
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