图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取全极化图像的图像数据，并对所述图像数据进行归一化处理，得到所述图像数据的幅度信息；将所述幅度信息进行特征分解处理，得到所述图像数据对应的第一特征信息，并通过提取所述第一特征信息与各标准体类型的相似性参数，得到所述图像数据对应的第二特征信息；基于所述第一特征信息、所述第二特征信息、以及所述幅度信息，通过自注意力机制编码器，提取所述图像数据的深度时序特征，并基于所述第一特征信息、所述第二特征信息、以及所述深度时序特征，识别所述图像数据对应的目标内容。采用本方法能够提升识别的HRRP图像的目标内容的精准度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像识别，特别是涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

1、雷达是一种主动式探测系统，通过发射电磁波并接收目标回波从而完成对目标的观测。极化雷达相比于传统单通道雷达，其发射并接收两种不同极化方式的电磁波，观测数据为多通道数据，有助于获取目标对不同极化方式电磁波的雷达散射特性。而通过极化雷达识别一维高分辨率距离图像(hrrp，high resolution range profile)的方式在各领域的应用广泛而深远。其中，一维高分辨率距离图像为时序排列的多个图像数据的数据组。因此如何提升hrrp图像的目标内容的识别精准度是当前的研究重点。

2、传统的hrrp图像的目标内容的识别方式是通过深度卷积神经网络(cnn)可以自动从hrrp中提取特征，从而识别hrrp图像中的目标图像，但是，深度卷积神经网络(cnn)识别的目标图像的时序性较低，而hrrp为时序数据，该时序数据，从而导致识别的hrrp图像的目标内容的精准度较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取全极化图像的图像数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行归一化处理，得到所述图像数据的幅度信息，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述幅度信息进行特征分解处理，得到所述图像数据对应的第一特征信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提取所述第一特征信息与各标准体类型的相似性参数，得到所述图像数据对应的第二特征信息，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其...

【技术特征摘要】

1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取全极化图像的图像数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行归一化处理，得到所述图像数据的幅度信息，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述幅度信息进行特征分解处理，得到所述图像数据对应的第一特征信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提取所述第一特征信息与各标准体类型的相似性参数，得到所述图像数据对应的第二特征信息，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征信息、所述第二特征信息、以及所述幅度信息，通过自注意力机制编码器，提取所述图像数...

【专利技术属性】
技术研发人员：高帆，杨健，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：