一种雷达高压线识别的知识神经网络模型及其方法技术

本申请提供了一种雷达高压线识别的知识神经网络模型及其方法，属于雷达目标识别与目标检测技术领域，具体包括输入模块接收雷达回波目标信息，雷达回波目标信息包括主信息和辅助信息；知识融合特征提取模块包括主干网络和辅助特征提取网络，主干网络对主信息进行提取并输出，辅助特征提取网络基于主目标信息对辅助信息进行提取并输出，主干网络的输出和辅助特征提取网络的输出进行串联后形成主特征输出；全连接特征提取模块对主特征进行全局特征提取；分类输出模块对全连接特征提取模块提取的信息进行识别，输出识别结果。通过本申请的处理方案，实现了雷达回波高压线目标的准确识别，有效提高了防撞雷达高压线检测识别的性能。能。能。

【技术实现步骤摘要】
一种雷达高压线识别的知识神经网络模型及其方法


[0001]本申请涉及雷达目标识别与目标检测的领域，尤其是涉及一种雷达高压线识别的知识神经网络模型及其方法。

技术介绍

[0002]高压线由于其体积小，难发现，危险系数高，已成为低空防撞雷达最重要的检测目标。目前深度学习技术特别是卷积神经网络(Convolutional Neural networks,CNN)在光学图像目标识别、检测和分割等领域已经获得广泛的应用，并逐步引入到雷达领域，但由于高压线雷达回波的特殊性，直接将已有的深度学习模型应用于高压线检测识别，不考虑雷达回波特点和高压线自身的特点，并不能够取得很好的效果。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供一种雷达高压线识别的知识神经网络模型，解决了现有技术中的问题，实现了雷达回波高压线目标的准确识别，有效提高了防撞雷达高压线检测识别的性能。
[0004]一方面本申请提供的一种雷达高压线识别的知识神经网络模型采用如下的技术方案：
[0005]一种雷达高压线识别的知识神经网络模型，包括输入模块、知识融合特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷达高压线识别的知识神经网络模型，其特征在于，包括输入模块、知识融合特征提取模块、全连接特征提取模块和分类输出模块；所述输入模块接收雷达回波目标信息，所述雷达回波目标信息包括主信息和辅助信息，所述主信息包括雷达回波的幅度；所述知识融合特征提取模块包括主干网络和辅助特征提取网络，所述主干网络对主信息进行提取并输出，所述辅助特征提取网络基于主目标信息对辅助信息进行提取并输出，所述主干网络的输出和辅助特征提取网络的输出进行串联后形成主特征输出；所述全连接特征提取模块对所述主特征进行全局特征提取；所述分类输出模块对全连接特征提取模块提取的信息进行识别，输出识别结果。2.根据权利要求1所述的雷达高压线识别的知识神经网络模型，其特征在于，所述辅助信息包括雷达回波的角误差、方位角、入射角以及相关知识信息。3.根据权利要求1所述的雷达高压线识别的知识神经网络模型，其特征在于，所述主干网络依次对主信息进行卷积和最大池化。4.根据权利要求1所述的雷达高压线识别的知识神经网络模型，其特征在于，所述辅助特征提取网络引出经过卷积的主信息，经1
×
1卷积进行特征降维处理，再经过最大池化，利用最大池化的索引从辅助信息中提取对应索引位置的数据；将最大池化与索引池化的特征图串联，再经过1
×
1卷积进行特征升维处理，将经过1
×
1卷积进行特征升维处理的信息与所述主干网络的输出串联形成主特征。5.根据权利要求4所述的雷达高压线识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗旌胜，熊伟，贺丰收，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所，
类型：发明
国别省市：