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摘要：本发明公开了一种基于雷达RD图像的轻量级海面船只智能检测方法：步骤1，利用雷达原始回波信号生成距离多普勒图像，得到海面雷达RD图像数据集；对海面雷达RD图像数据集的目标标注，划分训练集与验证集；步骤2，以YOLOv8目标检测模型为基础构建雷达RD图像舰船目标轻量级检测模型；步骤3，将训练集输入雷达RD图像舰船目标轻量级检测模型进行训练；步骤4，采用训练好的雷达RD图像舰船目标轻量级检测模型，对待检测的海面RD图像中的舰船目标进行检测，得到舰船目标。本发明在减轻网络参数的同时，减少目标信息损失，在对参数量和运算次数友好的情况下，弥补轻量化导致的精度下降。

主权项：1.一种基于雷达RD图像的轻量级海面船只智能检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，利用雷达原始回波信号生成距离多普勒图像，并对距离多普勒图像进行裁剪和填充操作，得到海面雷达RD图像数据集；对海面雷达RD图像数据集的目标进行标注，按比例划分训练集与验证集；步骤2，以YOLOv8目标检测模型为基础网络构建雷达RD图像舰船目标轻量级检测模型；具体包括如下子步骤：步骤21：保持YOLOv8目标检测模型的P3阶段、P4阶段，扩展P2阶段的颈部网络与检测头；在P4阶段的标准卷积中使用填充操作，并删除主干网络中的P5阶段，得到初步改进网络；步骤22：对步骤21得到的初步改进网络调整模型通道数，将每一步操作的输出通道数增大一倍；步骤23：将步骤22得到的调整通道数的网络的P2阶段、P3阶段中的C2f模块替换为轻量级组合空洞模块，得到改进后的网络；具体操作如下：步骤231：将步骤22得到的调整通道数的网络的主干网络中的P2阶段、P3阶段中的C2f模块中的标准卷积转换为组合空洞卷积，得到卷积改进后的网络，所述标准卷积向组合空洞卷积的转换公式如下： 式中： —输入为、权值为、空洞率为1的标准卷积； —组合函数，由卷积核大小为5*5的平均池化层连接1*1卷积层得到；x—输入； —组合空洞卷积的可训练权值； —输入为、权值为、空洞率为3的标准卷积；步骤232：在步骤231得到的卷积改进后的网络中，将组合空洞卷积的前后分别插入全局上下文模块，全局上下文模块具体是通过全局平均池化连接1*1卷积层，然后与shortcut相加回到主特征流；步骤233：对步骤232得到的网络中的Bottleneck模块进行结构重参数化操作，得到改进后的网络；步骤24：将步骤23得到的改进后的网络中的两个并行解耦头的padding参数设置为1，同时在改进后的网络的P3阶段、P4阶段中分别嵌入一个与分类头和回归头并行的查询头，该查询头的输入为改进后的网络的主干网络的P3阶段或P4阶段输出的特征图；将查询头的卷积核参数设置为3，步长为1，padding参数设置为1，得到雷达RD图像舰船目标轻量级检测模型；步骤3，将步骤1得到的训练集输入步骤2构成的雷达RD图像舰船目标轻量级检测模型进行训练，获得符合要求的模型参数，并通过验证集验证效果；步骤4，采用步骤3得到的训练好的雷达RD图像舰船目标轻量级检测模型，对待检测的海面RD图像中的舰船目标进行检测，得到检测到的舰船目标。

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百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 基于雷达RD图像的轻量级海面船只智能检测方法