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题名基于中心点回归的大场景SAR图像舰船检测方法
被引量：6
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作者
崔宗勇
王晓雅
施君南
曹宗杰
杨建宇
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机构
电子科技大学信息与通信工程学院
上海无线电设备研究所
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出处
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期153-161,共9页
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基金
国家自然科学基金(61801098,61971101)
上海航天科技创新基金(SAST2018-079)
自动目标识别国家重点实验室基金(6142503190201)。
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文摘
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测在军事和民用领域有着重要的应用.然而随着SAR图像成像能力的提升,SAR成像场景越来越大,舰船目标检测存在两个难点:一是舰船目标在整幅图像中所占比例极小,很难与周围背景分开;二是靠岸舰船目标通常密集排列,目标之间难以区分.目前常用基于锚框的检测方法容易造成大场景SAR图像中舰船目标的漏检.为解决上述问题,本文提出了基于目标中心点的大场景SAR图像舰船目标检测方法.在进行海陆快速分割的基础上,采用CenterNet无锚框检测器,通过关键点估计来定位目标的中心点,并由中心点的信息回归得到目标边界来实现目标检测,从而有效避免了基于锚框的检测方法可能存在的漏检问题.基于公开数据集SAR-ship-Dataset的实验表明,本文方法能够精确检测大场景SAR图像中的舰船目标,检测率达到92.4%;针对密集排列目标,相较于SSD、YOLO、Fast R-CNN等方法,本文方法也能够获取最优检测性能.
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关键词
大场景
SAR图像
海陆快速分割
CenterNet
舰船检测
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Keywords
large scene
SAR image
fast segmentation of land and sea
CenterNet
ship detection
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分类号
TN959.1
[电子电信—信号与信息处理]
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