一种提升SAR图像中弱监督有向舰船检测精度的方法技术

一种提升SAR图像中弱监督有向舰船检测精度的方法，属于合成孔径雷达图像有向舰船检测领域。采用水平包围框标注数据，同时利用SAR图像中舰船的形态学特性，以弱监督方式协同训练有向舰船检测网络，突破SAR图像有向舰船标注数据不足对有向检测舰船检测方法的限制；采用一种舰船朝向提取机制，无需引入其他数据即可直接从SAR图像中提取出舰船的朝向，用于与加载的水平包围框标注协同训练角度校正网络；采用一种角度校正网络，通过网络自行预测出的朝向将舰船包围框的角度修正至正确范围，提高网络对舰船角度的检测准确性。本发明专利技术适用于舰船检测领域，能够降低SAR图像中弱监督有向舰船检测的成本，提高检测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,sar)图像有向舰船检测领域，具体涉及一种提升sar图像中弱监督有向舰船检测精度的方法。

技术介绍

1、sar相较于其他遥感传感器，具备全天时全天候进行高分辨率成像监测的优势。此外，强大的穿透能力使其能够穿透云层，无视雨雪干扰，透过地面的植被甚至是地表土层观察目标。近些年，随着sar成像技术的快速发展，sar图像产品的质量和数量不断提升，现已广泛应用于民用和军事领域，尤其是对海监控方面。海面监控对于军事预警、航海导航和解决领海争端等应用具有非常重要的实用价值与战略意义，而sar图像中的舰船检测是海面监控中必不可少的任务之一。该任务需要不间断地检测海面船只的动向以及数量变化，因此舰船检测方法成为了sar图像处理中的研究热点。

2、早期sar图像舰船检测方法遵循传统目标识别技术路线，需要研究人员手工设计提取特征，再基于这些特征完成是否为舰船目标的判别。深度学习技术，尤其是计算机视觉中广泛采用的卷积神经网络(convolutional neural networks,cnn本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种提升SAR图像中弱监督有向舰船检测精度的方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.如权利要求1所述的一种提升SAR图像中弱监督有向舰船检测精度的方法，其特征在于：还包括步骤八、使用步骤七训练完成的网络，对舰船进行有向检测，能突破SAR图像有向舰船标注数据不足对有向检测舰船检测的限制，降低检测成本，提高检测精度，解决相关工程问题。

3.如权利要求1所述的一种提升SAR图像中弱监督有向舰船检测精度的方法，其特征在于：步骤二的实现方法为，

4.如权利要求3所述的一种提升SAR图像中弱监督有向舰船检测精度的方法，其特征在于：步骤三的实现方法为，

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【技术特征摘要】

1.一种提升sar图像中弱监督有向舰船检测精度的方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.如权利要求1所述的一种提升sar图像中弱监督有向舰船检测精度的方法，其特征在于：还包括步骤八、使用步骤七训练完成的网络，对舰船进行有向检测，能突破sar图像有向舰船标注数据不足对有向检测舰船检测的限制，降低检测成本，提高检测精度，解决相关工程问题。

3.如权利要求1所述的一种提升sar图像中弱监督有...

【专利技术属性】
技术研发人员：张彦梅，岳亭轩，王瑾，邓小英，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：

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