[發(fā)明專利]一種基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的SAR檢測(cè)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911298117.1
• 申請(qǐng)日: 2019-12-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111062321B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-05-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 袁國(guó)文;張彩霞;陳銳;李綱
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號(hào): G06V20/10
• 分類號(hào): G06V20/10;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 蔡偉杰

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的SAR檢測(cè)方法及系統(tǒng)，借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)與RetinaNet網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將雷達(dá)拍攝到的SAR圖像傳入訓(xùn)練好的目標(biāo)監(jiān)測(cè)模型中，通過(guò)對(duì)SAR圖像的歸一化、降維、圖像集劃分，通過(guò)訓(xùn)練集訓(xùn)練RetinaNet目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)并根據(jù)準(zhǔn)確率調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)得到目標(biāo)檢測(cè)模型，通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型通過(guò)識(shí)別圖片中的目標(biāo)，達(dá)到雷達(dá)監(jiān)測(cè)的作用，基于RetinaNet網(wǎng)絡(luò)的SAR檢測(cè)方法，借助深度卷積網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，更好的提取圖像中的特征，經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)集的預(yù)訓(xùn)練后，可以達(dá)到較高的識(shí)別度。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)涉及雷達(dá)遙感圖像應(yīng)用技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的SAR檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

遙感圖像按照成像原理的不同可以分為光學(xué)遙感圖像和微波遙感圖像，光學(xué)成像是一種被動(dòng)成像，主要通過(guò)接受自然輻射源的自身發(fā)射能量或目標(biāo)物體對(duì)太陽(yáng)輻射的反射情況來(lái)進(jìn)行成像，合成孔徑雷達(dá)(Synthetic?Aperture?Radar,SAR)是一種通過(guò)脈沖壓縮和虛擬孔徑技術(shù)獲取二維高分辨圖像的微波成像雷達(dá)。通過(guò)主動(dòng)發(fā)射電磁波并接收反射回來(lái)的信號(hào)來(lái)進(jìn)行成像，它是一種主動(dòng)成像方式，與光學(xué)成像相比，SAR具有全天時(shí)、全天候、不易受天氣環(huán)境影響的工作特點(diǎn)，正因于此，各國(guó)對(duì)其在軍民領(lǐng)域的作用日益關(guān)注，多國(guó)已擁有獲取SAR高分辨率圖片的能力。由于其成像特點(diǎn)，SAR圖像的解譯識(shí)別一直是各國(guó)關(guān)注的問(wèn)題，本專利主要采用RetinaNet網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)SAR目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別，主要用途為雷達(dá)遙感圖像應(yīng)用技術(shù)，在海洋監(jiān)測(cè)，軍事目標(biāo)檢測(cè)，海上救援等領(lǐng)域發(fā)揮作用。

現(xiàn)階段傳統(tǒng)SAR目標(biāo)檢測(cè)算法在速度與效率方面均有欠缺，在針對(duì)大型數(shù)據(jù)集與復(fù)雜干擾環(huán)境時(shí)，無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確的識(shí)別出目標(biāo)。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述問(wèn)題，本公開(kāi)提供一種基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的SAR檢測(cè)方法及系統(tǒng)的技術(shù)方案，借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)與RetinaNet網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將雷達(dá)拍攝到的SAR圖像傳入訓(xùn)練好的目標(biāo)監(jiān)測(cè)模型中，通過(guò)對(duì)SAR圖像的歸一化、降維、圖像集劃分，通過(guò)訓(xùn)練集訓(xùn)練RetinaNet目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)并根據(jù)準(zhǔn)確率調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)得到目標(biāo)檢測(cè)模型，通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型通過(guò)識(shí)別圖片中的目標(biāo)，達(dá)到雷達(dá)監(jiān)測(cè)的作用。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本公開(kāi)的一方面，提供一種基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的SAR檢測(cè)方法，所述方法包括以下步驟：

S100：輸入SAR圖像作為圖像數(shù)據(jù)集；

S200：構(gòu)建RetinaNet目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；

S300：對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化得到歸一化圖像集；

S400：對(duì)歸一化圖像集進(jìn)行降維得到降維圖像集；

S500：將降維圖像集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

S600：通過(guò)訓(xùn)練集訓(xùn)練RetinaNet目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)并根據(jù)準(zhǔn)確率調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)得到目標(biāo)檢測(cè)模型；

S700：測(cè)試集通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。

進(jìn)一步地，在S100中，所述SAR圖像由SAR合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)產(chǎn)生，這是一種主動(dòng)式的對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)；單一SAR影像的相位信息基本沒(méi)有統(tǒng)計(jì)特征，只有振幅信息可用于目標(biāo)識(shí)別和分類等應(yīng)用，SAR圖像只記錄了一個(gè)波段的回波信息，以二進(jìn)制復(fù)數(shù)形式記錄下來(lái)；但基于每個(gè)像素的復(fù)數(shù)的數(shù)據(jù)可變換提取相應(yīng)的振幅和相位信息。

進(jìn)一步地，所述RetinaNet目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)是由Resnet分類網(wǎng)絡(luò)作為主干網(wǎng)絡(luò)、FPN算法和兩個(gè)FCN子網(wǎng)絡(luò)組成的統(tǒng)一目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；Resnet分類網(wǎng)絡(luò)的主要作用是通過(guò)一系列卷積操作得到整張輸入圖像的特征圖像(feature?map)；分類子網(wǎng)和回歸子網(wǎng)分別基于輸出的特征圖像進(jìn)行目標(biāo)分類和位置回歸；Resnet分類網(wǎng)絡(luò)的卷積過(guò)程用的是ResNet，上采樣和側(cè)邊連接還是FPN結(jié)構(gòu)；后面連接分類子網(wǎng)和回歸子網(wǎng)，分別進(jìn)行分類和回歸；