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基于深度学习的低信噪比下雷达RD图像目标检测方法、系统及计算机设备

摘要

本发明提供一种基于深度学习的低信噪比下雷达RD图像目标检测方法,包括获取雷达回波数据,对数据进行预处理后,生成雷达距离多普勒维(RD)图像;对原始图像进行预处理并进行标签,得到数据集;对原始数据集进行分类,得到训练集、验证集与测试集;构建针对低信噪比下目标检测的深度学习神经网络;对构建的神经网络进行充分训练并输出损失值和训练后的检测神经网络;利用训练好的检测神经网络对测试集进行目标检测;获得测试集目标检测准确率结果;本发明提出的雷达RD图像目标检测方法,通过神经网络训练得到目标检测网络,该方法下得到的目标检测网络具有在低信噪比下检测准确率高、实用效果好等优点,适合在实际应用中推广使用。

著录项

  • 公开/公告号CN113486961A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽耀峰雷达科技有限公司;

    申请/专利号CN202110784686.8

  • 申请日2021-07-12

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构53113 昆明合众智信知识产权事务所;

  • 代理人甘善甜

  • 地址 230601 安徽省合肥市经济技术开发区蓬莱路西汤口路南工业厂房三

  • 入库时间 2023-06-19 12:49:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-18

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021107846868 申请公布日:20211008

    发明专利申请公布后的驳回

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