基于特征融合卷积神经网络的SAR图像目标检测方法

摘要：

针对合成孔径雷达图像目标在背景复杂、场景较大、干扰杂波较多情况下检测困难的问题,设计一种层数较少的卷积神经网络,在完备数据集验证其特征提取效果后,作为基础特征提取网络使用.在训练数据集中补充复杂的大场景下目标训练样本.同时设计一种多层次卷积特征融合网络,增强对大场景下小目标的检测能力.通过对候选区域网络和目标检测网络近似联合训练后,得到一个完整的可用于不同的复杂大场景下SAR图像目标检测的模型.实验结果表明,该方法在SAR图像目标检测方面具有较好的效果,在测试数据集中具有0.86的AP值.

关键词：合成孔径雷达、卷积神经网络、目标检测、特征融合、复杂大场景

所属期刊栏目：41

分类号：TN957.52

资助基金：国家重大项目;辽宁省自然科学基金;辽宁省教育厅重点项目

在线出版日期：2020-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：31-37