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申请/专利权人：中国舰船研究设计中心
摘要：本发明公开了一种强机动下基于多尺度深度学习的雷达目标检测方法，属于雷达目标检测技术领域，包括：对原始的雷达回波数据进行滤波并处理成回波图像作为当前帧回波图像；利用搭载了注意力机制的Swin‑SpatialTransformer网络提取当前帧回波图像的特征图；通过Conv‑LSTM网络提取历史n帧的回波图像的时间和空间特征，并与所提取的其它尺度特征进行融合，通过后续模块输出蕴含了时空变化特征的深层特征；融合产生的多维深层特征，得到雷达回波图像的多层次、多尺度特征，并经过全连接网络输出目标方位信息。通过本发明可以实现在强机动情况下对雷达目标的高效、准确、鲁棒检测。
主权项：1.一种强机动下基于多尺度深度学习的雷达目标检测方法，其特征在于，包括：对原始的雷达回波数据进行滤波并处理成回波图像作为当前帧回波图像，滤除当前帧回波图像中的杂波噪声，并将当前帧回波图像归一成同一尺度的回波图像；利用搭载了注意力机制的Swin-SpatialTransformer网络提取当前帧回波图像的特征图，一方面将当前帧回波图像的特征图传输到时空特征融合模块，另一方面将当前帧回波图像的特征图经过FasterR-CNN网络处理产生初步修正后的感兴趣区域的空间特征；通过Conv-LSTM网络提取历史n帧的回波图像的时间和空间特征，并与所提取的其它尺度特征进行融合，通过后续模块输出蕴含了时空变化特征的深层特征；融合产生的多维深层特征，得到雷达回波图像的多层次、多尺度特征，并经过全连接网络输出目标方位信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国舰船研究设计中心 一种强机动下基于多尺度深度学习的雷达目标检测方法
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