【摘 要】
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星载SAR（合成孔径雷达）舰船检测广泛应用于海上救援和国土安全防护等领域.鉴于传统的检测方法仍存在虚警率高等缺点,本文将具有强大表征能力的卷积神经网络（CNN）引入到星载SAR舰
【机 构】
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北京理工大学信息与电子学院,北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(91438203);国家高技术研究发展计划(863项目)(2015AA8012011C,2015AA8017032K)~~
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星载SAR（合成孔径雷达）舰船检测广泛应用于海上救援和国土安全防护等领域.鉴于传统的检测方法仍存在虚警率高等缺点,本文将具有强大表征能力的卷积神经网络（CNN）引入到星载SAR舰船检测中,面向SAR舰船检测的精准快速的需求,提出了基于低复杂度CNN的星载SAR舰船检测算法.算法结合星载SAR图像的特点,利用ROI提取方法实现目标粗提取,得到可疑目标切片及其对应的位置信息;通过构建的低复杂度CNN对所有的可疑目标切片进行精确分类,确定舰船目标,从而实现舰船目标检测.实验测试结果表明：本文提出的算法可以实现精
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