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题名极化雷达图像目标相干系数判据的检测研究
被引量：1
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作者
王海鹏
金亚秋
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机构
复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室
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出处
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第3期408-411,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:40901201
61331020)
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文摘
由理想目标散射矢量与待识目标散射矢量的相干系数判据,对待识目标进行检测与同类识别.利用复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室的散射计算软件BART进行理想目标极化散射计算,构造目标散射矢量,并进行合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像模拟.以此目标成像模拟数据作为目标识别样本,对全极化系统Pi-SAR观测海面养殖箱的成像数据,研究其相干系数判据的检测与识别.结果表明该方法是有效的.
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关键词
目标检测
极化sar
散射特性
仿真sar图像
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Keywords
target detection
polarimetric sar
scattering mechanism
simulated sar image
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于迁移学习仿真SAR图像的目标识别研究
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作者
崔亚楠
吴建平
朱辰龙
闫相如
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机构
云南大学信息学院
云南省电子计算中心
云南省高校数字媒体技术重点实验室
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出处
《计算机技术与发展》
2021年第10期43-48,共6页
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基金
国家自然科学基金(61763049)
云南省应用基础研究重点课题(2018FA032)。
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文摘
合成孔径雷达(SAR)图像的目标识别研究在军事、国防等领域具有特殊的应用价值。为了更高效、准确地识别SAR图像中的目标物,实验利用卷积神经网络对SAR图像进行训练,以获取良好的识别模型。但小样本集合的SAR图像存在识别效果差,易导致结果过拟合等问题。为此,研究并提出了一种基于卷积神经网络仿真SAR图像迁移学习的目标识别方法。通过选取数据量较大的仿真SAR图像数据集预训练Inception-ResNet-v2网络模型,得到相应的网络参数。结合迁移学习的方法,将预训练模型得到的网络参数迁移到目标模型上作为目标模型的初始化参数,使用SAR图像对目标模型进行识别训练,并同步进行参数优化和迭代训练。实验有效解决了SAR图像数据不足所产生的过拟合问题,并且模型识别的准确率得到提升。通过MSTAR数据集验证了该算法的有效性,识别的准确率达到99.57%。
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关键词
卷积神经网络
迁移学习
合成孔径雷达
仿真sar图像
Inception-ResNet-v2
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Keywords
convolutional neural network
transfer learning
synthetic aperture radar
simulated sar image
Inception-ResNet-v2
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分类号
TP753
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名TM与SAR图像融合处理及在高原区调中的应用
被引量：3
- 3
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作者
李天华
廖崇高
杨武年
徐凌
濮国梁
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机构
成都军区空军勘察设计院
成都理工大学遥感与研究所
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出处
《地质找矿论丛》
CAS
CSCD
2003年第4期265-268,共4页
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文摘
文章引入具有全天候和一定穿透能力等特点的SAR图像,利用融合技术进行了TM和SAR图像之间的融合,以提高地势恶劣、空气稀薄、灌木林覆盖严重的高原地区遥感图像的判译能力,降低地质工作人员的劳动强度,取得了较理想的结果。
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关键词
遥感
影像融合
区域地质调查
模拟雷达图像
sar图像
TM图像
图像处理
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Keywords
remote sensing
image fusion
regional geological survey
simulating sar image
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P623.1
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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