一种基于多判别器生成对抗网络的SAR图像目标识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010614959.X
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-06-30
申请人：
苏州兴钊防务研究院有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于多判别器生成对抗网络的SAR图像目标识别方法
申请号	CN202010614959.X	申请日期	2020-06-30
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-10-13	公开/公告号	CN111767861A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	苏州兴钊防务研究院有限公司	申请人地址	江苏省苏州市吴中区太湖东路9号澹台湖大厦(武珞科技园)16楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	苏州兴钊防务研究院有限公司	当前权利人	苏州兴钊防务研究院有限公司
发明人	袁瑛;毛涵秋;冯玉尧
代理机构	上海科盛知识产权代理有限公司	代理人	叶敏华

摘要

本发明涉及一种基于多判别器生成对抗网络的SAR图像目标识别方法，包括：获取原始的真实样本，基于多判别器生成对抗网络模型，生成训练样本数据集；利用训练样本数据集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的目标识别模型；输入待测SAR图像给目标识别模型，通过特征提取以及特征匹配，输出待测SAR图像对应的目标识别结果。与现有技术相比，本发明提出了一种用于生成高质量高稳定性训练样本数据集的多判别器生成对抗网络模型，采用多判别器联合反馈的训练模式，利用动态调节选择函数融合各判别器的输出结果完成对生成器的更新训练，保证训练稳定性和生成样本质量，进而提升后续目标识别模型训练的可靠性、提高SAR图像目标识别的准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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