公开(公告)号：CN118781320A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410762954.X

申请日：2024-06-13

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王英华 ,  王泽龙 ,  钱永刚 ,  余飞鹏 ,  沈梦启 ,  陈渤 ,  刘宏伟

IPC: G06V10/25 ,  G06V20/10 ,  G06V20/54 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度感知和Transformer辅助注意力生成的SAR目标检测方法，包括：获取SAR图像的待检切片；输入SAR目标检测模型得到初步检测结果；其中，SAR目标检测模型是对基于多尺度特征感知和Transformer辅助注意力生成的轻量化SAR图像目标检测网络，利用样本SAR图像的训练集训练得到的；将初步检测结果进行NMS操作以去除重叠检测框，得到目标检测结果；其中，目标检测结果含有目标的类别。本发明所提供的SAR目标检测模型将Transformer和CNN相结合，增强了特征的多样性，并充分利用多尺度特征，在尽可能保证检测网络轻量化的条件下，提升了复杂场景下SAR图像飞机目标检测识别一体化任务的性能。

公开(公告)号：CN118781483A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410762952.0

申请日：2024-06-13

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王英华 ,  钱永刚 ,  王泽龙 ,  余飞鹏 ,  陈渤 ,  刘宏伟

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/54 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供的基于多尺度感知及参考注意力的SAR目标识别方法，包括：获取待识别SAR图像；将待识别SAR图像输入SAR目标识别模型，利用识别模型对待识别SAR图像进行特征提取和计算，并根据特征提取和计算的结果输出对应的类别标签；其中，所述SAR目标识别模型是对基于多尺度感知及参考注意力的轻量化SAR目标识别网络，利用样本SAR图像的训练集训练得到的；发明所提供的SAR目标识别模型结合CNN和Transformer提取特征的优势，有效提升了网络对SAR目标的识别性能，并通过轻量化模块降低了网络的参数量及运算量，使其可以应用于移动端设备。