一种SAR三维目标识别方法技术

本发明专利技术公开了一种SAR三维目标识别方法。本发明专利技术采用特征金字塔结构，提取SAR三维点云图像不同层级点云特征；通过充分融合浅层特征和深层特征，避免SAR三维点云稀疏导致的信息损失，提升目标识别准确率。在特征提取过程中，首先基于注意力算法，增强特征金字塔结构对强散射区域特征提取能力，降低弱散射区域特征信息干扰，解决SAR三维点云散射强度分布不均匀导致的弱散射区域特征降低网络目标识别精度的问题；其次，基于特征点局部邻域聚合实现了SAR三维点云的下采样和增强采样，基于三线性插值和跳跃连接信息实现了SAR三维点云的上采样，解决了传统金字塔卷积操作无法适用于无序三维点云的问题，有效实现特征金字塔不同层级特征点的提取。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及合成孔径雷达、目标识别，具体涉及一种sar三维目标识别方法。

技术介绍

1、合成孔径雷达(synthetic aperture radar，sar)能够获取目标散射图像信息，然而，传统sar目标识别主要聚焦距离维与方位维的二维图像信息，对于目标在高度维密集分布、起伏剧烈的场景，如茂密丛林、城市建筑等，sar图像会出现叠掩、顶底倒置等成像几何失真问题，导致sar二维图像质量显著下降，严重影响sar二维图像的目标识别方法准确率。

2、sar三维成像是传统sar二维成像技术在雷达信息精细获取与感知领域的重要发展，基本原理是在传统的距离维、方位维之外，沿高度维形成合成孔径，可分辨重叠于sar二维图像同一像素中的数个目标，有效解决叠掩、顶底倒置等成像几何失真问题。同时，sar三维成像在高度维能够分离环境遮挡物与目标，适用于复杂遮挡环境下目标识别场景。相比二维sar而言，sar三维图像识别在森林、城市等目标密集分布场景能够显著提升目标识别准确率，具有重要的研究意义。

3、然而，sar三维图像具有点云稀疏、不均匀等特征，给当前sar本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种SAR三维目标识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，特征点的邻域采用k近邻方法、球查询法或八叉树划分法获得。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，注意力算法采用通道注意力、坐标注意力、卷积注意力、Transformer、注意力或自注意力算法。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，注意力算法采用自注意力算法；

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，特征变换函数采用多层感知机。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，基于自注意力算法的具体步骤如下：

【技术特征摘要】

1.一种sar三维目标识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，特征点的邻域采用k近邻方法、球查询法或八叉树划分法获得。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，注意力算法采用通道注意力、坐标注意力、卷积注意力、transfor...

【专利技术属性】
技术研发人员：张广滨，管浩良，王岩，高嵩轶，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：