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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十八研究所
摘要：本发明提供了一种雷达目标检测模型的构建方法，包括获取原始雷达波数据；进行杂波抑制；图像化操作得到二维距离多普勒图；进行特征增强和多尺度特征融合，完成目标提取；记录目标边界框的尺寸参数，计算网络模型的损失参数和判决分数，判决分数大于预设阈值时，返回进行迭代更新，否则，输出目标检测模型；其中，迭代更新时将GoogLeNet网络的局部响应归一化层替换为批归一化层。本发明首先对训练数据进行杂波抑制，然后基于GoogLeNet网络进行特征提取，实现目标边框的提取，并利用批归一化层代替局部响应归一化层，加快网络模型收敛速度，抑制小样本训练过拟合现象，从而能够在小样本训练下，快速得到符合要求的检测模型。
主权项：1.一种雷达目标检测模型的构建方法，其特征在于：包括S1：获取原始雷达波数据，人工标注目标的距离信息，得到训练数据；S2：对训练数据进行杂波抑制；S3：对杂波抑制后的数据进行图像化操作得到二维距离多普勒图；S4：基于GoogLeNet网络对二维距离多普勒图进行特征增强和多尺度特征融合，完成目标提取；S5：记录目标边界框的尺寸参数，计算网络模型的损失参数；所述网络模型的损失参数包括尺寸损失和面积损失，尺寸损失函数为， （4）其中，和表示第i张图像中目标实际边界框的左上角和右下角坐标，和表示第i张图像中目标预测边界框的左上角和右下角坐标，N为训练图像的总数；面积损失函数为， （5）其中，为第张图像的实际目标区域的面积，表示第张图像的预测目标区域的面积；S6：基于损失参数计算模型的判决分数，判决分数大于预设阈值时，返回S2进行迭代更新，判决分数不大于预设阈值时，输出目标检测模型；其中，迭代更新时将GoogLeNet网络的局部响应归一化层替换为批归一化层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第三十八研究所 一种雷达目标检测模型的构建方法
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