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申请/专利权人：西安电子科技大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172551A
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06V20/13;G06V10/30;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的卫星目标ISAR图像部件级语义分割方法，包括：获取待测试的卫星目标ISAR图像；将待测试的卫星目标ISAR图像输入到训练好的语义分割网络，得到若干语义分割后的图像。语义分割网络包括条纹干扰抑制子网络和语义分割子网络，条纹干扰抑制子网络根据交替方向乘子法中的阈值函数对条纹干扰进行抑制，从而得到散射点分布，避免条纹干扰的影响，这种条纹干扰抑制子网络有较少的网络参数，同时泛化性强，不需要大量含有条纹干扰的卫星目标ISAR图像进行训练；在得到散射点分布之后，将散射点分布作为条纹干扰抑制后的图像输入到语义分割子网络，语义分割子网络利用所设计的可旋转条形池化模块自适应聚合长条带状结构部件的上下文信息，通过结合上下文信息得到更具判别性的特征图，由此可以缓解类内不一致问题。
主权项：1.一种基于深度学习的卫星目标ISAR图像部件级语义分割方法，其特征在于，包括：获取待测试的卫星目标ISAR图像；将所述待测试的卫星目标ISAR图像输入到训练好的语义分割网络，得到若干语义分割后的图像；其中，语义分割网络包括条纹干扰抑制子网络和语义分割子网络，所述条纹干扰抑制子网络用于输入卫星目标ISAR图像，并根据交替方向乘子法中的阈值函数对卫星目标ISAR图像中的条纹干扰进行抑制，得到散射点分布，所述散射点分布作为条纹干扰抑制后的图像输入到所述语义分割子网络，所述语义分割子网络用于基于条纹干扰抑制后的图像得到上下文语义信息，以根据上下文语义信息得到的结合上下文语义信息后的结合特征图确定语义分割后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于深度学习的卫星目标ISAR图像部件级语义分割方法
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