公开(公告)号：CN118884439A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411375836.X

申请日：2024-09-30

Applicant: 无锡学院

Inventor： 单慧琳 ,  刘文星 ,  张银胜 ,  胡宇翔 ,  沙子乔 ,  迟荣华

IPC: G01S13/90 ,  G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于多尺度特征提取与FRFT卷积的SAR船舰检测方法，包括：获取SSDD合成孔径雷达图像数据集及HRSID数据集，对数据集进行预处理后划分为训练集、验证集和测试集；搭建基于多尺度特征提取与FRFT卷积网络，包括输入端、主干网络、Neck网络和探测头部分，主干网络和Neck网络协同处理特征；将经过预处理的训练集和验证集的SAR图像输入至MEFTNet网络中训练，计算损失函数并进行反向传播，更新网络参数，获取最佳参数模型；将经过预处理的测试集输入到训练好的最佳参数模型中，输出SAR图像的精确识别图。本发明能更好的获取船舰特征，降低检测的误检率，提高检测的准确率以及各种场景下的适应效果。

公开(公告)号：CN117523394A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311486178.7

申请日：2023-11-09

Applicant: 无锡学院

Inventor： 刘文星 ,  单慧琳 ,  陈昕 ,  王兴涛 ,  马陈悦 ,  张雁晧 ,  李长帅

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法，包括步骤如下：S1，获取SAR图像数据集，对SAR图像数据集进行预处理后按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；S2，搭建SAR船舰检测网络，所述SAR船舰检测网络包括依次连接的主干网络、Neck网络、探测头部分，其中主干网络和Neck网络协同处理特征图；S3，将训练集和验证集输入SAR船舰检测网络中训练，计算CIOU损失函数并进行反向传播，更新网络参数，获取最佳参数模型；S4，将测试集输入到训练好的最佳参数模型中，输出SAR图像的精确识别图。本发明能有效应对合成孔径雷达船舰检测中存在的问题，并提供高精度的检测方法。

公开(公告)号：CN118196496A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410304277.7

申请日：2024-03-18

Applicant: 无锡学院

Inventor： 刘文星 ,  单慧琳 ,  胡宇翔 ,  李长帅 ,  张雁皓 ,  余飞

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V10/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征增强网络的SAR船舰检测方法，包括步骤如下：S1，获取SSDD合成孔径雷达图像数据集以及HRSID数据集，对数据集进行预处理后按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；S2，搭建多尺度特征增强网络；S3，将步骤S1中经过预处理的训练集和验证集的SAR图像输入至多尺度特征增强网络中训练，计算损失函数并进行反向传播，更新网络参数，获取最佳参数模型并保存；S4，将步骤S1中经过预处理的测试集输入到步骤S3中训练好的最佳参数模型中，输出SAR图像的精确识别图。本发明能有效应对合成孔径雷达船舰检测中存在的问题，并提供高精度的检测方法。