公开(公告)号：CN117218545A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311259766.7

申请日：2023-09-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李焘 ,  王月荣 ,  彭冬亮

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/54 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于LBP特征与改进Yolov5的雷达图像检测方法，该方法针对原始SAR图像提取LBP特征，并与原始图像融合后作为训练数据。在Yolov5模型特征提取网络的C3模块中加入可变形卷积，在特征融合金字塔网络模块中使用基于特征的内容感知重组CARAFE算子来对特征图进行上采样、在三个预测特征层进行使用自适应特征融合ASFF增强特征表达。然后利用训练数据进行网络训练，使用训练后的网络进行雷达图像目标检测。本方法为训练数据补充了低层次的纹理信息，降低了在复杂场景中背景的干扰，通过融合低层次的局部纹理特征和深度网络的高层次语义特征，提升了整体的目标检测性能。