基于深度学习的sar军用车辆目标识别.docx,基于深度学习的SAR军用车辆目标识别 摘要:合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)作为一种主动式相干成像雷达,能够全天时、全天 候、大面积地对地观测成像,在军事和民事领域都具有广泛的应用。尤其是在军事方面,SAR图像
【摘要】:本文是SAR图像自动识别领域的算法。引入了可解释方法,基于SAR的属性散射中心模型,构建目标部分注意力网络(PAN),将电磁特性与深度学习框架结合。提出了基于ASC模型的目标部分模型;然后提出了一种基于缩放点积注意力机制的新型部分注意力模块,直接将目标部分的特征与分类结果相关联。最后给出了重要性的推导方法。...
汇报题目:基于域知识增强深度网络的少量样本SAR车辆目标识别 汇报人:张琳彬, 视频播放量 630、弹幕量 3、点赞数 17、投硬币枚数 9、收藏人数 15、转发人数 16, 视频作者 雷达学报, 作者简介 一流雷达学术平台!雷达人——前进路上的伙伴,才华展示的舞台,思想碰撞的圣殿
国防科技大学电子科学学院张琳彬10月30日在SAR图像解译分论坛做了题为《基于域知识增强深度网络的少量样本SAR车辆目标识别》的学术报告。 报告简介 合成孔径雷达(SAR)目标识别面临着标记数据有限的挑战,尤其是敌方非合作目标的获取尤为困难。在实...
西安正弦波测控技术有限公司,提供各种飞行服务,受高校老师的委托,本次飞行使用ku波段SAR+可见光+红外的同景共视角系统进行数据采集,多场景多种车辆探测识别,烟雾伪装效果测试,多角度飞行目标识别。发现《输入法打可爱按第五 (Live)》 科技 计算机技术 测试 人工智能 数据采集...
针对这一问题，首先采用一种基于高频渐近技术和离散射线追踪技术的ＳＡＲ仿真方法获取地面车辆目标的ＳＡＲ仿真图像，再利用卷积神经网络方法、线性／非线性特征变换方法实现对ＭＳＴＡＲ实测数据的非同源ＳＡＲ目标识别性能对比分析。实验结果表明，直接使用ＳＡＲ仿真数据无法实现对实测ＳＡＲ数据有效识别，而线性／非...
图像中的车辆和车辆群目标进行识别的综合方法.它利用SAR图像所具有的统计特性,CFAR检测 和数学形态学方法相结合对SAR图像进行预处理和目标分割.找到了一组能够正确表示SAR图像中车辆和车辆群目标的单体不变特征和组合不变特征,给出了相 应的目标分类和识别算法,参数选择方法及优化参数.实验证明该方法具有良好的识别...
针对传统SAR车辆目标分类识别方法效率低下,识别准确率低的问题,本文研究基于深度学习的SAR车辆目标分类识别方法,包括SAR图像切片的分类和在大场景下的多目标检测识别研究.完成的主要工作和取得的进展如下:1.研究基于传统方法的SAR目标分类识别方法和基于深度学习的SAR目标分类识别方法.首先对传统方法的三个关键步骤进行介绍...