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一种用于SAR舰船检测的场景感知数据增强方法

摘要

本发明公开了一种用于SAR舰船检测的场景感知数据增强方法,本发明首先基于经典卷积神经网络VGG‑11进行改进,使得更适用于SAR图像,然后用该网络对训练集中的图像进行分类:分为靠岸训练样本和离岸训练样本;再利用场景扩增,得到数量平衡的靠岸训练样本和离岸训练样本;经典检测网络使用处理过后的数据集进行训练,执行检测任务并评估检测结果;采用本发明方法的Faster R‑CNN船只检测网络的总体检测精度比现有技术的FasterR‑CNN船只检测网络的总体检测精度提高了1.95%,对靠岸船只的检测精度提高了6.61%,实现了SAR图像靠岸船只的检测精度的提高。

著录项

  • 公开/公告号CN113902975A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202111170725.1

  • 申请日2021-10-08

  • 分类号G06V20/10(20220101);G06V10/25(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51203 电子科技大学专利中心;

  • 代理人曾磊

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 13:33:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-05-05

    授权

    发明专利权授予

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