一种增强型YOLOv3的合成孔径雷达(SAR)舰船检测方法

作者：张明; 王子龙; 吕晓琪^*; 喻大华; 张宝华; 李建军

来源：海洋科学, 2021, 45(12): 1-7.

• 舰船检测
• 合成孔径雷达(SAR)
• YOLO
• 遥感图像

近年来,海战场成为现代战争的主要作战区域之一,舰船目标逐渐成为海上重点监测对象,能否快速准确地识别海战场舰船目标的战术意图,给指挥员的决策提供必要的支持,这关系到一场海上战役的成败。随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像技术的不断发展,大量SAR图像可用于舰船目标检测与识别。利用SAR图像进行舰船目标检测与识别,已经成为重要的海洋应用之一。针对传统SAR图像舰船检测方法准确率较低的问题,本文在YOLOv3的基础上,结合感受野(receptive fieldblock,RFB)模块,提出一种增强型的SAR舰船检测方法。该方法在最近公开的SAR图像舰船检测数据集上平均准确率值达到了91.50%,与原YOLOv3相比提高了0.92%。实验结果充分表明本文提出的算法在SAR舰船的检测中具有较好的检测效果。

• 单位
  大连海事大学; 内蒙古工业大学; 内蒙古科技大学