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一种融合电磁散射特征的SAR图像目标识别方法和系统
摘要文本
本发明涉及一种融合电磁散射特征的SAR图像目标识别方法和系统，所述SAR图像目标识别方法包括如下步骤：将SAR测试图像基于深度卷积神经网络生成第一中间特征图，将所述SAR测试图像与所述第一中间特征图输入图像分类网络得到识别结果；其中，获得所述深度卷积神经网络的模型参数的方法包括如下步骤：将SAR训练图像基于属性散射中心模型生成属性散射中心图像，将所述SAR训练图像基于深度卷积神经网络生成重构的属性散射中心图像，基于所述属性散射中心图像和所述重构的属性散射中心图像得到所述深度卷积神经网络的模型参数。本发明创新性地采用蒸馏模型的思想来进行电磁散射特征的提取，并采用全局注意力的思想融合电磁散射特征进行SAR图像目标识别。
申请人信息
- 申请人:北京交通大学
- 申请人地址:100044 北京市海淀区上园村3号北京交通大学科学技术研究院
- 发明人: 北京交通大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种融合电磁散射特征的SAR图像目标识别方法和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311675687.4 |
| 申请日 | 2023/12/7 |
| 公告号 | CN117746014A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06V10/25 |
| 权利人 | 北京交通大学 |
| 发明人 | 李艳凤; 邬雯倩; 陈紫微; 陈后金; 孙嘉; 陈卢一夫 |
| 地址 | 北京市海淀区西直门外上园村3号 |
专利主权项内容
1.一种融合电磁散射特征的SAR图像目标识别方法，其特征在于，所述SAR图像目标识别方法包括如下步骤：将SAR测试图像基于深度卷积神经网络生成第一中间特征图，将所述SAR测试图像与所述第一中间特征图输入图像分类网络得到识别结果；其中，获得所述深度卷积神经网络的模型参数的方法包括如下步骤：将SAR训练图像基于属性散射中心模型生成属性散射中心图像，将所述SAR训练图像基于深度卷积神经网络生成重构的属性散射中心图像，基于所述属性散射中心图像和所述重构的属性散射中心图像得到所述深度卷积神经网络的模型参数。