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基于卷积神经网络的多特征融合SAR目标鉴别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的多特征融合SAR目标鉴别方法,主要解决现有技术在复杂场景下SAR目标鉴别性能低的问题。其方案是:1)对给定的训练集进行预处理,获取新的训练集;2)构架基于卷积神经网络的SAR目标鉴别网络;3)将新的训练集输入到构建好的SAR目标鉴别网络中进行训练,得到训练好的网络;4)对给定的测试集进行预处理,获取新的测试集;5)将新的测试集输入到训练好的SAR目标鉴别网络中,得到最终的目标鉴别结果。本发明构建的SAR目标鉴别网络联合利用了SAR图像的幅度信息和边缘信息,并结合了卷积神经网络强大的特征学习能力,提升了鉴别的性能,可用于对复杂场景的SAR目标鉴别。

著录项

  • 公开/公告号CN106874889B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-07-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN201710148659.5

  • 申请日2017-03-14

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61205 陕西电子工业专利中心;

  • 代理人王品华;朱红星

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号

  • 入库时间 2022-08-23 10:35:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-02

    授权

    授权

  • 2017-07-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20170314

    实质审查的生效

  • 2017-07-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20170314

    实质审查的生效

  • 2017-06-20

    公开

    公开

  • 2017-06-20

    公开

    公开

  • 2017-06-20

    公开

    公开

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