【技术实现步骤摘要】
本申请涉及合成孔径雷达图像识别，特别是涉及一种基于多尺度全局散射特征关联的sar目标识别方法及装置。
技术介绍
1、合成孔径雷达(sar)是一种具有全天时、全天候、高分辨率特点的有源微波传感器，作为海洋信息获取和监视不可或缺的手段。sar舰船目标识别具有重要的发展前景，特别是在海洋监测、目标监视、生态环境保护和灾害预报等方面。
2、在过去的几年里，传统的sar舰船目标识别方法主要集中在人工特征和分类器设计上。sar舰船目标常见的手动特征包括纹理结构、几何结构、散射强度、方向梯度直方图、hog、sift等。许多机器学习分类器被应用于特征分类，如knn、svm和随机森林。尽管传统的手工特征具有明确的含义和可解释的数学公式，但这些特征过于依赖于专家知识的积累，无法带来高识别性能和优越的泛化能力。目前，随着深度学习的快速发展，出现了各种优秀的算法，如resnet、vggnet和inception，这些算法都可以获得出色的性能。
3、虽然深度学习为舰船目标识别提供了新思路，但现有方法只是通过对深度网络进行改进和迁移，而忽略...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度全局散射特征关联的SAR目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的SAR目标识别方法，其特征在于，所述对所述SAR图像进行精细分割，得到所述SAR图像中目标的分割区域，包括：
3.根据权利要求2所述的SAR目标识别方法，其特征在于，所述根据多个所述散射中心构建表征目标散射特征的全局散射图结构包括：
4.根据权利要求3所述的SAR目标识别方法，其特征在于，所述多维度散射特征提取网络包括散射中心点提取单元、局部图结构构造单元、全局散射特征关联单元以及包含有多个依次连接的所述散射特征提取层的特征提
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度全局散射特征关联的sar目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的sar目标识别方法，其特征在于，所述对所述sar图像进行精细分割，得到所述sar图像中目标的分割区域，包括：
3.根据权利要求2所述的sar目标识别方法，其特征在于，所述根据多个所述散射中心构建表征目标散射特征的全局散射图结构包括：
4.根据权利要求3所述的sar目标识别方法，其特征在于，所述多维度散射特征提取网络包括散射中心点提取单元、局部图结构构造单元、全局散射特征关联单元以及包含有多个依次连接的所述散射特征提取层的特征提取单元；
5.根据权利要求4所述的sar目标识别方法，其特征在于，
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：张思乾，张祥辉，计科峰，赵凌君，雷琳，匡纲要，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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