一种结合显著性和神经网络的SAR船只识别方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201911407607.0
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/40;G06K9/34;G06N3/04
申请日期：
2019-12-31
申请人：
珠海大横琴科技发展有限公司

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著录项信息

专利名称	一种结合显著性和神经网络的SAR船只识别方法及系统
申请号	CN201911407607.0	申请日期	2019-12-31
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-05-08	公开/公告号	CN111126335A
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;0;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	珠海大横琴科技发展有限公司	申请人地址	广东省珠海市横琴新区海河街33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	珠海大横琴科技发展有限公司	当前权利人	珠海大横琴科技发展有限公司
发明人	邓练兵
代理机构	武汉科皓知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	严彦

摘要

本发明提供一种结合显著性和神经网络的SAR船只识别方法及系统，包括数据预处理，通过Lee滤波去除SAR图像的相干斑噪声，同时保持图像的边缘信息，然后对各景SAR影像裁切得到图像块；构建数据集，包括选不同场景下包含船只的SAR图像块，对船只的位置信息以矩形最小包围框进行标注，得到含有标注信息的SAR图像船只数据集；构建融合显著性感知的卷积神经网络，包括通过Darknet53网络提取特征，基于所得多尺度的特征图计算船只候选框和置信度，基于全局对比度方法得到候选框内的显著性特征图，取显著性区域的外包矩形作为检测结果；训练网络，针对待识别的SAR影像，按行预处理后得到图像块，再通过训练所得网络模型进行预测，基于预测后的图像块重新拼接SAR影像。

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