基于卷积神经网络的SAR图像目标检测方法

作者：杜兰; 刘彬; 毛家顺; 代慧; 刘宏伟

来源：2016-07-17, 中国, ZL201610561587.2.

本发明公开了一种基于卷积神经网络的SAR图像目标检测方法,主要解决现有SAR图像目标检测技术中检测速度慢和检测准确率低的问题。其实现步骤为：1、训练卷积神经网络分类模型M0,基于该模型M0设计两个待训练的卷积神经网络模型M1、M2；2、用扩充后的MiniSAR训练集做为待训练的卷积神经网络模型M1、M2的输入,训练得到最优切片提取模型M12和最优检测模型M22；3、使用最优切片提取模型M12和最优检测模型M22对MiniSAR测试集进行检测；4、将最优检测模型M22的输出概率值大于阈值的候选区域保留,得到检测结果。本发明具有检测速度快、检测正确率高的优点,可用于车辆目标检测。

• 单位
  西安电子科技大学; 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司