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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明涉及目标识别技术领域，特别涉及一种星载SAR海洋舰船目标联合检测识别方法及装置，其中方法包括：获取海洋舰船目标SAR数据集；构建各不同类别的舰船部件分布模型；构建目标联合检测模型；对目标联合检测模型进行训练，至目标联合检测模型收敛；利用训练后的目标联合检测模型，获取目标类别检测结果和目标部件检测结果；基于目标部件检测结果与各舰船部件分布模型，计算匹配程度，并根据匹配程度，确定目标属于各个类别的概率；比较目标类别检测结果与概率最高的类别，若相同，则输出目标类别检测结果作为最终的目标识别结果，若不同，则输出概率最高的类别作为最终的目标识别结果。本发明能够提高海洋舰船目标识别准确性。

主权项：1.一种星载SAR海洋舰船目标联合检测识别方法，其特征在于，包括：获取海洋舰船目标SAR数据集；其中，所述海洋舰船目标SAR数据集中至少包括散货船、集装箱船和油轮3种类别的多幅目标图像；每幅目标图像的尺寸相同，且具有对应标注信息；标注信息包括目标类别、目标主轴线段、各个舰船部件所在区域以及沿目标主轴线段排布的舰船部件序列；舰船部件包括舰桥以及货仓、集装箱和输油管道中的一种或多种；舰船部件序列以0代表舰桥，以不同正整数数字代表除舰桥外的各个舰船部件；构建各个不同类别的舰船部件分布模型；其中，舰船部件分布模型包括一组按顺序排布的舰船部件序列；构建目标联合检测模型；其中，所述目标联合检测模型基于ResNet-50特征提取主干网络构建，用于输入图像以实现目标类别检测、目标主轴检测及目标部件检测3个任务的联合检测识别，输出包括目标类别和带置信度的各组目标部件分布序列；目标部件为根据图像确定的舰船部件；目标部件分布序列的表示规则与舰船部件序列的表示规则相同；一组目标部件分布序列的置信度为沿目标主轴线段上所有单个目标部件置信度的乘积；利用所述海洋舰船目标SAR数据集，对构建的所述目标联合检测模型进行训练，至所述目标联合检测模型收敛；以待检测的图像为输入，利用训练后的所述目标联合检测模型，获取相应的目标类别检测结果和目标部件检测结果；其中，所述目标部件检测结果为初步识别的目标类别，所述目标部件检测结果包括带置信度的各组目标部件分布序列；基于获取的所述目标部件检测结果与各个舰船部件分布模型，计算匹配程度，并根据匹配程度，确定目标属于各个类别的概率；比较获取的所述目标类别检测结果与概率最高的类别，若二者相同，则输出所述目标类别检测结果作为最终的目标识别结果，若不同，则输出概率最高的类别作为最终的目标识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 一种星载SAR海洋舰船目标联合检测识别方法及装置