【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉和图像处理，涉及一种临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，具体为一种基于对抗生成网络的多模态舰船数据集生成以及关键部位分割的改进方法。
技术介绍
1、近年来舰船广泛应用于海上作战，承担着巡逻、护航、反潜、反空中和反水面威胁等作战任务，具有重要的战术地位。使用导弹打击舰船在海上作战尤为关键，为有效地打击敌方舰船，需要使用导弹打击舰船的雷达、舰载武器等关键部位。然而现阶段舰船检测任务主要侧重于对舰船主体的整体检测，缺乏对舰船各个关键部位的细化到像素级的精确定位。这种方法虽然在获得整体目标的大致位置上取得了一定的成果，但却未能充分挖掘舰船结构的详细信息，尤其是缺乏对舰载雷达和武器系统等关键组成部分的准确定位。这限制了在导弹打击等关键应用场景中的精确性和可靠性。
2、在现有舰船检测方法中，通常采用单一可见光模态进行检测。这种单一模态的方法存在鲁棒性不足的问题。可见光图像受到夜间和恶劣天气的制约，导致其在全天时、全天候的监测中表现不佳。在复杂的海上环境中，光照变化和恶劣天气条件可能导致可见光图像的...
【技术保护点】
1.一种临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，其特征在于步骤如下：
2.根据权利要求1所述临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，其特征在于：所述标注是对舰船图像中需要识别的关键部位给予区别标注；所述关键部位包括综合船桥系统、雷达、舰载大炮、舰载导弹、战斗甲板、战斗机或起飞跑道。
3.根据权利要求1所述临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，其特征在于：所述对抗生成网络包括两个生成器Gx→y，Fx→y和两个鉴别器Dx和Dy构成；生成器Gx→y尝试通过X生成与Y相似的图像，生成器Fx→y尝试通过Y生成与X相似...
【技术特征摘要】
1.一种临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，其特征在于步骤如下：
2.根据权利要求1所述临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，其特征在于：所述标注是对舰船图像中需要识别的关键部位给予区别标注；所述关键部位包括综合船桥系统、雷达、舰载大炮、舰载导弹、战斗甲板、战斗机或起飞跑道。
3.根据权利要求1所述临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，其特征在于：所述对抗生成网络包括两个生成器gx→y，fx→y和两个鉴别器dx和dy构成；生成器gx→y尝试通过x生成与y相似的图像，生成器fx→y尝试通过y生成与x相似的图像，而dx和dy用于区分转换的样本和真实样本，通过生成对抗损失和循环一致性损失函数优化网络参数，实现了模型的训练。数据集构建涉及将源域x可见光图像转换为目标域y红外图像和sar图像的转换，以及目标域y到源域x的转换。
4.根据权利要求3所述临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，其特征在于：所述源域x到目标域y的向前循环一致性和目标域y到源域x的反向循环一致性，通过循环一致性损失确保转换是可逆的，从而保证图像的一致性。
5.根据权利要求3所述临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，其特征在于：所述生成对抗损失函数为：
6.根据权利要求3所述临地安防中跨模态舰船遥感数据生成和关键部位分割方法，其特征在于：所述生成对抗损失循环一致性损失函数为：<...
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