论文摘要
针对传统舰船检测算法难以适应复杂多变的海洋杂波环境,无法实现智能舰船检测的问题,提出了一种改进的基于区域全卷积网络（R-FCN）的检测方法。针对合成孔径雷达（SAR）图像的特点,对R-FCN中的特征提取网络ResNet进行混合尺度卷积核处理,使特征提取网络能够抑制相干斑噪声的影响,有效提取舰船特征。选取高分辨率GF-3与低分辨Sentinel-1卫星SAR图像进行测试,均取得了良好的检测效果,证明了本文算法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王健林,吕晓琪,张明,李菁
关键词: 遥感,舰船检测,区域全卷积网络,合成孔径雷达图像
来源: 激光与光电子学进展 2019年16期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,船舶工业,电信技术,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室,内蒙古工业大学信息工程学院
基金: 国家重点研发计划(2018YFC1407203,2016YFA0600102),国家自然科学基金(61771266),内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY18150)
分类号: TP751;TN957.52;U675.79
页码: 222-228
总页数: 7
文件大小: 2141K
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标签：遥感论文; 舰船检测论文; 区域全卷积网络论文; 合成孔径雷达图像论文;