内容提供者
基于卷积神经网络的SAR图像海洋目标分类检测方法.pdf
2023-06-10
10金币
1.2MB
16页
猫巷****永安
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共16页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于卷积神经网络的SAR图像海洋目标分类检测方法.pdf
本发明公开了一种基于卷积神经网络的SAR图像海洋目标分类检测方法,包括以下几个步骤:步骤一:将含有海洋目标的SAR单视复图像转换为进行功率图像转换并量化;步骤二:将量化后的功率图像进行分割,加注样本类别的标签后构建训练集建立数据集;步骤三:对训练集数据集去均值处理;步骤四:建立卷积神经网络模型;步骤五:使用训练集训练卷积神经网络模型;步骤六:将待分类切片输入卷积神经网络模型,得到分类检测结果。本发明具有可靠性强、泛化能力强、计算复杂度低,实用性强、应用范围广等特点。
2023-06-10
10
1.2MB
基于深度卷积神经网络的SAR图像目标分类方法.pdf
本发明提出了一种基于深度卷积神经网络的SAR图像目标分类方法，用于提高SAR图像目标分类精度。实现步骤为：获取包含SAR目标图像的训练样本集和测试样本集；去除训练样本集和测试样本集中每幅SAR图像的背景杂波；构建包含变换sigmoid激活函数构成Enhanced‑SE层的深度卷积神经网络模型；对深度卷积神经网络模型进行训练；用训练后的深度卷积神经网络模型对测试样本集进行分类。本发明通过形态学闭运算方法在去除SAR目标图像中背景杂波时融合目标区域的边缘缺口并填补目标区域的内部缺损，有效保留目标区域的形状特征
2023-11-15
10
580KB
基于卷积神经网络的SAR图像分类.pdf
SAR图像分类基于卷积神经网络的SAR图像分类摘要：合成孔径雷达（SAR）技术在地球观测、军事、安全和资源开发等领域得到广泛应用。对于SAR图像的分类能够提高对地面目标的识别和定位能力。本文旨在研究一种基于卷积神经网络（CNN）的SAR图像分类方法，通过对经过特定处理的SAR图像进行分析和训练，提高分类的精度和效率。实验结果表明，该方法可在SAR图像分类中取得良好的性能，准确率达到90.2%。关键词：SAR图像分类；卷积神经网络；特征提取；分类器；深度学习1.引言SAR技术是一种高分辨率、全天候、全天时的
2024-08-01
10
523KB
基于特征融合卷积神经网络的SAR图像目标检测方法.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO特征融合技术的原理特征融合技术在SAR图像目标检测中的应用特征融合技术的优势与挑战PARTTHREE卷积神经网络的基本结构卷积神经网络在SAR图像目标检测中的应用卷积神经网络的优化策略PARTFOUR方法概述特征提取与融合目标检测算法设计实验结果与分析PARTFIVE方法优势局限性分析未来研究方向PARTSIX在军事侦察领域的应用前景在遥感监测领域的应用前景未来发展趋势与展望THANKYOU
2024-10-06
20
1KB
基于卷积神经网络的SAR图像目标检测综述.docx
基于卷积神经网络的SAR图像目标检测综述摘要：合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像具有穿透云雾、雨雪、夜间、尘埃等逆境的特点，因此在军事、安防、资源勘探等领域得到了广泛的应用。目标检测技术是SAR图像处理的重要技术之一，近年来，基于卷积神经网络(CNN)的SAR图像目标检测方法得到了快速发展，本文将对该方法的研究现状进行综述，主要从SAR图像特点、CNN基础知识、SAR图像目标检测模型设计和性能评估四个方面进行阐述。关键词：SAR图像、卷积神经网络、目标检测、模型设计、
2024-10-16
5
11KB