龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：武汉大学
摘要：为了解决SAR图像由于其独特的机理和目标特性造成的与自然图像和光学遥感图像之间存在巨大的领域差距，解决相干斑现象引入的非线性统计特征难以拟合、目标存在边界不确定性等SAR图像舰船目标检测问题，通过引入统计特征学习模块、目标可变形轮廓检测模块和稀疏低秩筛选模块，可以有效提升深度学习网络对于SAR舰船目标的检测效率。本发明公开了一种基于多层次采样表征模型的SAR舰船目标检测方法和装置，采取引入统计特征学习模块和稀疏低秩筛选模块的方法，提高网络对SAR图像独特机理的表征能力。同时采取引入目标可变形轮廓检测模块的方法，提高对SAR遥感图像舰船目标特性适应能力。
主权项：1.基于多层次采样表征模型的SAR舰船目标检测方法，其特征在于，包括训练阶段和测试阶段，其中训练阶段包括对输入的训练集图像进行预处理，构建构造基于多层次采样表征模型的SAR遥感图像舰船目标检测网络，预处理输出的训练集图像输入到舰船目标检测网络中通过预设尺寸的候选框生成预测框，通过预测框参数和标注真实框参数计算损失值，完成单次迭代，并以损失值是否收敛为依据，继续网络训练迭代，当损失值收敛时，获得网络权值参数；所述目标检测网络包括用于提取输入图像特征的卷积特征提取模块，用于获得统计特征学习特征图的统计特征学习模块，用于获得多尺度融合特征图的多尺度特征融合金字塔模块，用于获得舰船目标检测结果参数的目标可变形轮廓检测模块，用于获得筛选检测结果参数的稀疏低秩筛选模块，以及用于获得舰船目标检测结果的后处理模块；测试阶段，目标检测网络导入上述权值参数，对待检测图片进行舰船目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于多层次采样表征模型的SAR舰船目标检测方法和装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号