基于序列调整网络的逆合成孔径雷达图像分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110721569.7
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00
申请日期：
2021-06-28
申请人：
西安电子科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于序列调整网络的逆合成孔径雷达图像分类方法
申请号	CN202110721569.7	申请日期	2021-06-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-24	公开/公告号	CN113435510A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? 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〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;T;3;/;0;0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	白雪茹;薛瑞航;赵晨;周雪宁
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	田文英;王品华

摘要

本发明公开了一种基于序列调整网络的逆合成孔径雷达图像分类方法，主要解决现有技术对空间目标逆合成孔径雷达图像分类时，难以利用逆合成孔径雷达连续成像的特性，难以提取较大形变图像的稳健特征，分类正确率和稳健性较低，复杂环境下性能受限等问题，实现步骤为：(1)生成训练集；(2)构建序列调整网络；(3)训练序列调整网络；(4)对待分类的逆合成孔径雷达图像进行分类。本发明通过参数共享得到轻量化的形变调整和分类网络，实现了基于轻量化网络的序列图像形变调整和准确分类，使得本发明的网络训练时间大幅缩短，提高了本发明在实际应用中的时效性。

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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