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摘要
合成孔径雷达(SAR)是全天候全天时的传感器,如GF-3、Sentinel-1、TerraSAR-X等,可以产生高分辨率SAR图像,被广泛应用于船舶交通监测、军事和民用领域。SAR图像中的船舶作为重要的军事和民用目标,是需要重点关注的对象。通过针对开放的OpenSARShip数据集进行实验,并引入基于卷积神经网络的检测算法建立相关检测模型,与传统的CFAR算法进行对比分析,结果显示基于卷积神经网络的检测算法可以获得较高的检测精度,要明显高于传统的CFAR检测算法,该研究结果可为SAR图像船舶检测的人工智能化技术提供一些方法上的参考和指导。
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