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一种增强型YOLOv3的合成孔径雷达(SAR)舰船检测方法

         

摘要

近年来,海战场成为现代战争的主要作战区域之一,舰船目标逐渐成为海上重点监测对象,能否快速准确地识别海战场舰船目标的战术意图,给指挥员的决策提供必要的支持,这关系到一场海上战役的成败.随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像技术的不断发展,大量SAR图像可用于舰船目标检测与识别.利用SAR图像进行舰船目标检测与识别,已经成为重要的海洋应用之一.针对传统SAR图像舰船检测方法准确率较低的问题,本文在YOLOv3的基础上,结合感受野(receptive field block,RFB)模块,提出一种增强型的SAR舰船检测方法.该方法在最近公开的SAR图像舰船检测数据集上平均准确率值达到了91.50%,与原YOLOv3相比提高了0.92%.实验结果充分表明本文提出的算法在SAR舰船的检测中具有较好的检测效果.

著录项

  • 来源
    《海洋科学》 |2021年第12期|1-7|共7页
  • 作者单位

    内蒙古科技大学 信息工程学院模式识别与智能图像处理重点实验室 内蒙古 包头 014010;

    大连海事大学 信息科学技术学院 辽宁 大连 116026;

    内蒙古科技大学 信息工程学院模式识别与智能图像处理重点实验室 内蒙古 包头 014010;

    内蒙古科技大学 信息工程学院模式识别与智能图像处理重点实验室 内蒙古 包头 014010;

    内蒙古工业大学 内蒙古 呼和浩特 010051;

    内蒙古科技大学 信息工程学院模式识别与智能图像处理重点实验室 内蒙古 包头 014010;

    内蒙古科技大学 信息工程学院模式识别与智能图像处理重点实验室 内蒙古 包头 014010;

    内蒙古科技大学 信息工程学院模式识别与智能图像处理重点实验室 内蒙古 包头 014010;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 图像处理方法;
  • 关键词

    舰船检测; 合成孔径雷达(SAR); YOLO; 遥感图像;

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