【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为一种基于sar图像的伤员检测方法及电子设备。
技术介绍
1、在应急救援领域，快速精准地获取灾害现场信息是制定救援策略、降低人员伤亡与财产损失的关键。传统依赖光学遥感与地面勘查的手段存在显著局限性：光学成像易受云层、雨雾、夜间无光等环境条件制约，难以在灾害发生后的“黄金救援期”内获取有效信息；地面勘查则受限于交通阻断、次生灾害风险等因素，时效性与安全性难以保障。合成孔径雷达（sar）因其全天时、全天候成像能力及对地表穿透特性，成为应急救援中不可替代的感知工具。sar可穿透云层、烟雾及浅层植被，获取地震坍塌建筑结构、洪水淹没区域、山体滑坡形变等关键信息，为灾情评估与救援决策提供高价值数据支撑。
2、当前基于sar图像的目标检测算法主要分为两类：传统的基于合成孔径雷达（sar）图像的目标检测方法主要依赖于背景杂波的统计分布和人工设计的特征提取算法。其中，恒虚警率（cfar）检测算法是广泛使用的一种技术，它通过计算目标周围的背景单元来确定一个固定的虚警概率，并据此设定检测阈值。然而，cfar算法在处理宽...
【技术保护点】
1.一种基于SAR图像的伤员检测方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于SAR图像的伤员检测方法，其特征是，对收集到的SAR背景图像和伤员目标模版图像进行预处理，包括图像尺寸统一、灰度归一化，对伤员目标模板图像进行特征增强，使用图像处理库将预处理后的伤员目标模板图像叠加到SAR背景图像上，形成伤员SAR图像。
3.根据权利要求2所述的基于SAR图像的伤员检测方法，其特征是，对伤员SAR图像进行变换操作，以模拟不同姿态和位置的伤员目标。
4.根据权利要求3所述的基于SAR图像的伤员检测方法，其特征是，采用图像标注工...
【技术特征摘要】
1.一种基于sar图像的伤员检测方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于sar图像的伤员检测方法，其特征是，对收集到的sar背景图像和伤员目标模版图像进行预处理，包括图像尺寸统一、灰度归一化，对伤员目标模板图像进行特征增强，使用图像处理库将预处理后的伤员目标模板图像叠加到sar背景图像上，形成伤员sar图像。
3.根据权利要求2所述的基于sar图像的伤员检测方法，其特征是，对伤员sar图像进行变换操作，以模拟不同姿态和位置的伤员目标。
4.根据权利要求3所述的基于sar图像的伤员检测方法，其特征是，采用图像标注工具对生成的伤员sar图像进行细致标注，标记出伤员目标的位置信息和类别标签；通过数据增强操作对标注后的伤员sar图像进行处理，数据增强操作包括多角度旋转、随机缩放和非对称裁剪，汇集伤员sar图像作为伤员sar图像数据集。
5.根据权利要求1所述的基于sar图像的伤员检测方法，其特征是，所述自适应旋转卷积模块的处理过程表示为：
6.根据权利要求1所述的基于sar图像的伤员检测方法，其特征是，所述c2f-psconv模块的处理过程表示为：
7.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾伟，廖鹏霄，罗晖，李勇，杜华，万宇，郑项文，周松，文品，贾杰，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
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