一种SAR图像中舰船目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种SAR图像中舰船目标检测方法，包括以下步骤：构建SAR图像舰船目标数据集SAR_DATA，对SAR_DATA进行数据增强技术处理得到SAR_DATA_AUG，对Mobilenet V3神经网络进行改进得到SAR Mobilenet V3，并通过增强后的数据集对其进行训练。本发明专利技术可以在得到较好的目标检测效果的同时大幅降低检测所需的计算量。量。量。

【技术实现步骤摘要】
一种SAR图像中舰船目标检测方法


[0001]本专利技术属于雷达
，具体涉及一种SAR图像中舰船目标检测方法。

技术介绍

[0002]合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种高分辨率成像雷达，具有分辨率高、全天候工作、有效识别伪装和穿透掩盖物等特点，具有宏观、准确、综合地进行动态观测与监测的能力。从SAR图像中进行舰船目标检测有着广泛的应用前景，在军事领域，对特定目标进行位置检测，有利于战术部署，提高海防预警能力；在民用邻域，对某些偷渡、非法捕鱼船只进行检测，有助于海运的监测与管理。因此，面向SAR图像针对舰船目标检测开展研究具有十分重大的意义。
[0003]然而，传统的SAR图像检测方法主要依赖于手工特征提取。尽管在某些特定场合取得了优异的性能，但过度依赖人工经验仍然导致在多传感器和多场景应用方面的性能下降。此外，手工提取特征既费时又费力。基于深度学习的方法借助其自主学习参数和自动提取特征的能力，为SAR图像检测注入强大的活力。卷积神经网络(CNN)可以在给定的标签数据上自动学习不同类型船舶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SAR图像中舰船目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建SAR图像舰船目标数据集SAR_DATA；步骤2，对SAR_DATA进行数据增强，得到SAR_DATA_AUG；步骤3，构建SAR Mobilenet V3神经网络，并使用SAR_DATA_AUG中的数据训练SAR Mobilenet V3神经网络；步骤4，基于训练好的轻量化SAR Mobilenet V3神经网络进行SAR图像舰船目标检测。2.根据权利要求1所述的SAR图像中舰船目标检测方法，其特征在于，所述步骤1中，将SAR_DATA按照7∶3的比例划分为训练集和测试集。3.根据权利要求1所述的SAR图像中舰船目标检测方法，其特征在于，所述步骤2中对SAR_DATA进行数据增强，包括对其中的图像进行如下几种操作：翻转、RGB移动、标准化、模糊、缩放、随机设置亮度和对比度。4.根据权利要求1～3中任一项所述的SAR图像中舰船目标检测方法，其特征在于，所述步骤3中，轻量化SAR Mobilenet V3神经网络采用升级后的MobilenetV3
‑
small模型，MobilenetV3
‑
small模型升级方法即...

【专利技术属性】
技术研发人员：易文俊，张翔宇，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：