基于三维凹包学习算法的海面小目标检测方法

摘要：

对于特征类的海面小目标检测方法,现有3特征检测器通常采用凸包分类算法完成检测.在实际应用时发现,该分类算法生成的判决区域在某些情况下不能很好地反映海杂波样本集合在特征空间中的分布情况,进而对检测器性能造成一定程度的损失.相比之下,使用凹包算法生成的判决区域是由凸包内剖得到的,它能更加贴合海杂波样本的分布,因此该文将判决区域的形式由凸包转化为凹包,并在此基础之上提出一种基于3维凹包学习算法的海面小目标检测方法.同时,针对现有3维凹包算法存在的内剖效率低、无法实现恒虚警检测的缺点,该文通过优化内剖点选择方法、增加"外补"环节的方式对算法进行改进.最后,经实测CSIR数据及X波段试验雷达数据共同验证,在其他参数均相同时,该文方法的检测性能要优于已有的多特征检测方法,并且通过对凹包算法的复杂度分析证明了所提方法的应用潜力.

关键词：目标检测、海杂波、异常检测、特征检测、凹包

所属期刊栏目：45

分类号：TN959

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1602-1610