基于上下文信息的SAR图像目标检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110022951.9
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-08
申请人：
西安电子科技大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于上下文信息的SAR图像目标检测方法
申请号	CN202110022951.9	申请日期	2021-01-08
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-07	公开/公告号	CN112766108A
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;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	杜兰;郭冠博;李璐
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	王品华;朱红星

摘要

本发明公开了一种基于上下文信息的SAR图像目标检测方法，主要解决现有技术忽略目标周围场景中的上下文信息，导致检测性能差的问题。其方案是：生成训练、验证数据集；添加由双向GRU网络实现的上下文信息融合模块，构成基于上下文信息的SAR图像目标检测网络，使得图片特征中的每个特征像素能融合其与周围像素之间的上下文信息，并在检测模块中使用ROIAlign固定特征尺寸，采用双线性插值的方式代替对浮点数取整，以免候选区域映射位置出现偏差；计算目标检测网络的损失，并根据损失对网络进行训练；将测试数据输入到训练好的目标检测网络中进行测试，得到检测结果。本发明有效提高了SAR图像目标检测性能，可用于目标识别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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