基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标检测方法技术

本发明专利技术为一种基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标检测方法，首先构建域适应训练数据集、预训练数据集和域迁移学习数据集；然后，利用预训练数据集对目标检测模型进行预训练，利用域适应训练数据集对域适应模型进行训练；接着，根据域迁移学习数据集，利用训练后的域适应模型生成伪光学遥感图像；利用伪光学遥感图像对预训练的目标检测模型进行进一步训练，实现目标检测模型的域迁移学习，得到训练后的目标检测模型；最后，对原始待测SAR图像进行裁剪，将得到的待测子SAR图像输入到训练后的域适应模型中，生成待测伪光学遥感图像；将待测伪光学遥感图像输入到训练后的目标检测模型中，得到目标框坐标，再将目标框坐标映射至原始待测SAR图像中实现目标检测。该方法提出了一种新的域适应辅助目标检测思路，解决了SAR图像目标检测中的小样本问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达目标检测，尤其涉及一种基于光学域知识迁移的小样本sar图像目标检测方法。

技术介绍

1、合成孔径雷达(syntheticaperture radar,sar)是一种主动式微波成像雷达，不受光照因素影响，并具有一定的地表穿透能力，能够全天时、全天候的对地观测，被广泛用于土地变化检测、陆地场景分割、天气预报等任务中，推动了sar图像目标检测及识别技术的发展。sar图像的目标检测任务要求能够检测出图像中的飞机、舰船、车辆等，目标识别任务则要求能够识别出物体的种类或型号。

2、随着机器学习技术的高速发展，基于深度学习的sar图像目标检测及识别也发展迅速，被广泛采用的全监督训练常常需要庞大的标记数据作为模型输入，当监督信息不够丰富时，模型常常会出现过拟合，导致模型泛化能力变差，从而降低目标检测及识别的准确率。由于sar图像自身的成像特点，能够获得的有标记的sar图像较少，缺少大量标记数据对模型进行全监督训练是当前sar图像目标检测面临的重要问题。

3、在遥感技术中，光学遥感图像拥有大量的标记数据，且通常具有丰富的色彩信息以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述域适应模型包括结构相同的第一生成器和第二生成器，以及结构相同的第一判别器和第二判别器；第一生成器根据光学遥感图像生成伪SAR图像，第一判别器根据真实SAR图像与伪SAR图像对第一生成器的性能进行判别；第二生成器根据SAR图像生成伪光学遥感图像，第二判别器根据真实光学遥感图像与伪光学遥感图像对第二生成器的性能进行判别。

3.根据权利要求1或2所述的基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标...

【技术特征摘要】

1.一种基于光学域知识迁移的小样本sar图像目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于光学域知识迁移的小样本sar图像目标检测方法，其特征在于，所述域适应模型包括结构相同的第一生成器和第二生成器，以及结构相同的第一判别器和第二判别器；第一生成器根据光学遥感图像生成伪sar图像，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王兆成，陈宇，刘商艺，王志建，罗丰，亢海龙，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：