基于环境认知的SAR图像目标检测技术研究

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摘要

第一章绪论

1．1研究背景和意义

1．2课题研究内容

1．3论文章节安排

第二章面向SAR目标检测的深度神经网络基础理论

2．1引言

2．2 SAR图像相关介绍

2．3卷积神经网络基础理论

2．4目标检测技术关键组成

2．5基于深度学习的目标检测模型

2．5．1单阶段网络模型

2．5．2双阶段网络模型

2．5．3两类模型对比

2．6本章小结

第三章基于场景合成和锚点约束的目标检测模型

3．1引言

3．2整体流程

3．3合成数据集

3．3．1实验数据介绍

3．3．2 Gabor滤波

3．3．3区域生长算法

3．4基于锚点约束的目标检测方法

3．4．1总体结构

3．4．2特征提取模块

3．4．3锚点约束和RPN模块

3．4．4 ROI Align

3．4．5精分类与回归

3．5实验结果与分析

3．5．1实验数据集介绍

3．5．2实验结果与分析

3．6本章小结

第四章基于环境认知的目标检测模型

4．1引言

4．2问题分析

4．3基于机器学习的环境认知

4．3．1主成分分析

4．3．2支持向量机

4．3．3 KNN算法

4．3．4随机森林

4．3．5梯度提升树

4．4基于深度学习的环境认知

4．5实验结果与分析

4．5．1实验数据说明

4．5．2实验结果与分析

4．6本章小结

第五章总结与展望

5．1论文总结

5．2工作展望

参考文献

致谢

研究成果及发表的学术论文

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