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基于距离度量和全卷积网络的SAR图像识别系统及方法 

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申请/专利权人:中国人民解放军海军工程大学

摘要:本发明公开了一种基于距离度量和全卷积网络的SAR图像识别系统,特征提取网络训练模块用于得到训练好的特征提取网络;模型训练模块用于得到训练好的合成孔径雷达图像识别模型;合成孔径雷达图像识别模块用将待识别的合成孔径雷达图像输入到训练好的合成孔径雷达图像识别模型中得到合成孔径雷达图像识别结果。本发明综合利用了样本和类中心距离、同类样本的方差、类中心和中心距离。同时通过设计由多个小尺寸卷积层组成的特征提取网络和1x1的卷积层分类器,采用两阶段训练方法,最终提高了SAR图像识别的正确率。

主权项:1.一种基于距离度量和全卷积网络的SAR图像识别系统,其特征在于:它包括特征提取网络训练模块、模型训练模块和合成孔径雷达图像识别模块;特征提取网络训练模块用于对合成孔径雷达图像训练数据进行数据增强,并将数据增强后的合成孔径雷达图像训练数据输入特征提取网络,得到特征向量,计算所述特征向量的距离损失,将距离损失进行反向传递并用优化算法更新特征提取网络参数,得到训练好的特征提取网络;模型训练模块用于将分类器添加到训练好的特征提取网络中,构成合成孔径雷达图像识别模型,将合成孔径雷达图像训练数据进行数据增强,将增强后的合成孔径雷达图像训练数据输入合成孔径雷达图像识别模型,计算合成孔径雷达图像识别模型的输出数据与数据标签的交叉熵损失;将交叉熵损失进行反向传递并用优化算法更新合成孔径雷达图像识别模型参数,得到训练好的合成孔径雷达图像识别模型;合成孔径雷达图像识别模块用于将待识别的合成孔径雷达图像输入到训练好的合成孔径雷达图像识别模型中得到合成孔径雷达图像识别结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军海军工程大学 基于距离度量和全卷积网络的SAR图像识别系统及方法

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