一种基于深度学习模型的RD图像舰船目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习SSD模型的雷达RD图像舰船目标智能检测识别方法，首先构建RD图像舰船目标智能检测识别系统，所构建的系统包括：训练数据获取与标定模块、深度学习SSD识别算法搭建模块、适应RD图像的SSD算法优化模块，通过训练数据获取与标定模块，获取深度学习线下训练的大量舰船目标与干扰数据，并进行类型标定，深度学习SSD识别算法搭建模块根据已标定实验数据构建深度学习目标检测识别中的SSD网络模型，适应RD图像的SSD算法优化模块针对雷达RD图像的典型特征，对SSD网络结构进行参数调整、残差网络替代、迁移学习优化设计。本方法在识别概率与虚警概率上较传统识别算法均有较大提高，为复杂环境下海面舰船检测识别问题提供新的方案。