【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）作为主动式微波雷达,具有强的穿透性,能克服海洋大风、大雾等不良天气条件成像,是海上舰船目标监测的首选方式。港口区域舰船活动频繁,舰船目标数量大、密度高,利用星载高分辨SAR图像对港口区域进行实时监控具有重要意义。基于以上背景,本文重点针对近港地区高分辨率SAR图像中的舰船目标检测识别技术进行研究。基于深度学习的目标检测技术由于
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）作为主动式微波雷达,具有强的穿透性,能克服海洋大风、大雾等不良天气条件成像,是海上舰船目标监测的首选方式。港口区域舰船活动频繁,舰船目标数量大、密度高,利用星载高分辨SAR图像对港口区域进行实时监控具有重要意义。基于以上背景,本文重点针对近港地区高分辨率SAR图像中的舰船目标检测识别技术进行研究。基于深度学习的目标检测技术由于其远超传统算法的优越性能,在目标检测领域发展迅速。海陆分割算法一直是传统舰船目标检测算法的预处理部分,为了解决靠岸舰船检测的难点,学界一直在追求海陆分割的准确度,但是这一标准并不适用于深度学习领域。本文分析了在深度学习检测算法中海陆分割的需求和意义,并提出了基于2d-Otsu和改进K均值的快速海陆分割算法。本文提出的算法能快速得到适用于深度学习框架预处理需求的海陆分割结果。本文结合SAR图像舰船目标特点,分析了水平检测框和倾斜检测框在这一领域的适用性,同时分析了VGG＿16和Res Net＿101两种特征提取网络在这一领域的适用性。通过分析与实验,验证了倾斜检测框和VGG＿16网络更适用于SAR图像舰船目标检测领域。为了提升基于倾斜框的目标检测网络的检测性能,文章提出了融合多层上下文信息的斜框SAR舰船检测网络,通过加入上下文信息及融合多层特征图,算法有效提升了网络的检测效果。大场景SAR图像中舰船目标检测的结果中依然存在不少虚警,本文在分析舰船目标的几何特征、灰度统计特征、分形维数特征、对比度特征和聚集度特征的基础上,提出基于多特征层级判别的目标鉴别方法,有效去除虚警,提升了算法性能。最后,文章探索了高分辨率图像下的军民船识别技术,提出了基于椭圆相似性的识别指标,通过实验验证了这一指标的有效性。基于文章主要研究内容,设计实现了具有海陆分割、目标检测和虚警鉴别等主要功能的SAR图像舰船目标检测软件,具有较高的应用价值。
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