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摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络和多特征融合的舰船尺寸估计方法,主要解决现有技术在中低分辨情况下目标尺寸估计误差较大的问题。其实现方案是：1)获取训练样本和测试样本,进行预处理；2)获取目标区域幅度图像,计算多维特征；3)构建目标尺寸估计网络框架,并用训练样本对其训练,得到训练好的模型；4)用训练好的模型估计测试样本的初步尺寸特征；5)将多维特征与初步尺寸特征组成新多维特征；6)利用新的多维特征训练梯度提升决策树GBDT；7)利用训练好的GBDT模型估计测试样本的最终尺寸特征。本发明利用CNN网络能自主学习SAR图像目标特征,提高了目标尺寸估计精度,可用于SAR图像舰船目标的识别与分类。
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