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公开(公告)号：CN116206186A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310212016.8
申请日：2023-02-24
Applicant: 深圳大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像目标检测、识别方法及相关装置，通过先将训练样本集的若干样本SAR图像输入预设神经网络模型，得到各样本SAR图像的预测边界框；再根据各样本SAR图像的预测边界框和真实边界框，确定各样本SAR图像的第一张量和第二张量，从而根据各样本SAR图像的第一张量和第二张量进行损失计算，确定训练样本集的尺度损失，以基于尺度损失对预设神经网络模型进行模型参数调整，以得到目标检测模型。该目标检测模型能够关注预测边界框的宽高尺寸信息，从而使得通过目标检测模型确定待识别SAR图像的预测边界框能够更加准确，有效提高了SAR图像目标检测的准确度。
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公开(公告)号：CN118091646A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410521653.8
申请日：2024-04-28
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种光学引导的SAR目标数据集自适应生成方法及系统，涉及信号处理技术领域，包括搭建雷达‑摄像头数据采集系统，通过使用雷达‑摄像头系统对光学目标的类别信息与SAR图像目标特征进行融合，由目标局部扩展至整个目标姿态标注框，提出适用于车载SAR目标检测的数据集扩充算法，建立SAR自适应数据集，提升车载SAR目标检测系统的标注效率与准确率。
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公开(公告)号：CN118091646B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410521653.8
申请日：2024-04-28
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种光学引导的SAR目标数据集自适应生成方法及系统，涉及信号处理技术领域，包括搭建雷达‑摄像头数据采集系统，通过使用雷达‑摄像头系统对光学目标的类别信息与SAR图像目标特征进行融合，由目标局部扩展至整个目标姿态标注框，提出适用于车载SAR目标检测的数据集扩充算法，建立SAR自适应数据集，提升车载SAR目标检测系统的标注效率与准确率。
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公开(公告)号：CN118091656A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410254636.2
申请日：2024-03-05
Applicant: 深圳大学
IPC: G01S13/89 , G06V10/25 , G06T7/50 , G06V10/80 , G06V10/24 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S13/86 , G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达与光学融合的SAR目标定位与检测方法，属于目标识别技术领域，包括以下步骤：步骤1、将雷达与相机视场角中心位置架设同一垂直线上，控制雷达与相机同时开展工作，对雷达数据与光学数据同时进行采集，采集结束后，对采集到的雷达信号进行信号处理、雷达成像与成像结果增强，获得SAR图像；对采集到的光学信号进行数据处理，获得光学图像，同时提取光学目标深度信息；步骤2、结合数据增强后的SAR图像与光学图像进行帧间对齐；步骤3、帧间对齐后，将雷达图像目标与光学图像目标转换至同一空间坐标系下完成目标定位对齐；步骤4、将光学图像目标类别融合至SAR图像上，完成SAR目标检测。本发明提升了整体的检测速度与精度。
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公开(公告)号：CN118091656B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410254636.2
申请日：2024-03-05
Applicant: 深圳大学
IPC: G01S13/89 , G06V10/25 , G06T7/50 , G06V10/80 , G06V10/24 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S13/86 , G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达与光学融合的SAR目标定位与检测方法，属于目标识别技术领域，包括以下步骤：步骤1、将雷达与相机视场角中心位置架设同一垂直线上，控制雷达与相机同时开展工作，对雷达数据与光学数据同时进行采集，采集结束后，对采集到的雷达信号进行信号处理、雷达成像与成像结果增强，获得SAR图像；对采集到的光学信号进行数据处理，获得光学图像，同时提取光学目标深度信息；步骤2、结合数据增强后的SAR图像与光学图像进行帧间对齐；步骤3、帧间对齐后，将雷达图像目标与光学图像目标转换至同一空间坐标系下完成目标定位对齐；步骤4、将光学图像目标类别融合至SAR图像上，完成SAR目标检测。本发明提升了整体的检测速度与精度。
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公开(公告)号：CN118276089B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410706021.9
申请日：2024-06-03
Applicant: 深圳大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及信号处理技术领域，具体公开了一种SAR旋转多目标检测与追踪方法，包括以下步骤：首先对SAR图像进行针对性数据增强；将CSL方法融合YOLOv5目标检测网络中；通过改进Deep‑SORT方法中Feature特征提取网络深度、卡尔曼滤波状态值，并结合SAR图像中关注的面积、角度值进行融合预测；将上述预测输出得到的SAR目标状态值作为观测值输入改进后的卡尔曼滤波器中进行状态预测融合，得到最新的当前时刻融合预测值输出；最后调节改进YOLOv5相关参数、改进Deep‑SORT相关参数，优化训练策略。本发明采用上述的一种SAR旋转多目标检测与追踪方法，有针对性的对复杂、困难目标进行数据增强；并将关键状态信息利用贯序先验信息实现融合稳态预测，实现高性能的多类别SAR旋转目标追踪。
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公开(公告)号：CN118276089A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410706021.9
申请日：2024-06-03
Applicant: 深圳大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及信号处理技术领域，具体公开了一种SAR旋转多目标检测与追踪方法，包括以下步骤：首先对SAR图像进行针对性数据增强；将CSL方法融合YOLOv5目标检测网络中；通过改进Deep‑SORT方法中Feature特征提取网络深度、卡尔曼滤波状态值，并结合SAR图像中关注的面积、角度值进行融合预测；将上述预测输出得到的SAR目标状态值作为观测值输入改进后的卡尔曼滤波器中进行状态预测融合，得到最新的当前时刻融合预测值输出；最后调节改进YOLOv5相关参数、改进Deep‑SORT相关参数，优化训练策略。本发明采用上述的一种SAR旋转多目标检测与追踪方法，有针对性的对复杂、困难目标进行数据增强；并将关键状态信息利用贯序先验信息实现融合稳态预测，实现高性能的多类别SAR旋转目标追踪。
