A Ship Detection Method based on Recurrent Neural Network in a Marine Radar System

机译：一种基于船舶雷达系统经常性神经网络的船舶检测方法

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A Ship Detection Method based on Recurrent Neural Network in a Marine Radar System is investigated. Considering that the characteristics of the single-frame radar image are not obvious, we selected image sequences concatenated by single-frame radar images as research objects and designed a coding mode to complete the mapping of radar targets to vectors. Our model based on RNN made a good performance on the dataset made by ourselves.

机译：研究了基于船舶雷达系统中的经常性神经网络的船舶检测方法。考虑到单帧雷达图像的特性不明显，我们选择由单帧雷达图像连接的图像序列作为研究对象，并设计了一种编码模式来完成雷达目标的映射到向量。我们的基于RNN的模型在我们自己制作的数据集上发表了良好的表现。

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来源
《IEEE International Conference on Cloud Computing and Big Data Analysis》|2019年|710p|共6页
会议地点
作者
Z. Jie; S. Yufen;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP393-53;
关键词
Radar imaging; Feature extraction; Radar clutter; Marine vehicles; Clutter; Target recognition;

机译：雷达成像;特征提取;雷达杂乱;海洋车辆;杂乱;目标识别;

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