[發明專利]一種SAR圖像目標檢測方法

在審

• 申請號: 202110254173.6
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN113158778A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 陳彥橋;柴興華;陳韜亦;彭會湘;賈耀紅;任立清
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第五十四研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/44;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 河北東尚律師事務所 13124
• 代理人: 王文慶

1.一種SAR圖像目標檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，構建SAR圖像目標檢測數據集SAR_OD，并將其劃分為訓練集和測試集；

步驟2，訓練SAR圖像數據增強網絡；

步驟3，基于訓練好的SAR圖像數據增強網絡對SAR_OD中的訓練集進行增強，增強后的SAR圖像目標檢測數據集為SAR_OD+；

步驟4，構建SAR圖像目標檢測網絡；

步驟5，使用SAR_OD+訓練SAR圖像目標檢測網絡；

步驟6，基于訓練好的SAR圖像目標檢測網絡進行SAR圖像目標檢測。

2.根據權利要求1所述的一種SAR圖像目標檢測方法，其特征在于，步驟1的具體方式為：

1a）選取SAR數據集中的多類目標，目標大小為N×N像素；

1b）從包含目標的各SAR圖片中提取目標，提取時將陰影的信息一并提取出來并單獨保存；

1c）對于從SAR數據集中的訓練集圖片中所提取出的目標，將其與場景圖像合成，合成后的圖像劃入SAR_OD的訓練集中；對于從SAR數據集中的測試集圖片中所提取出的目標，將其與場景圖像合成，合成后的圖像劃入SAR_OD的測試集中。

3.根據權利要求2所述的一種SAR圖像目標檢測方法，其特征在于，步驟2的具體方式為：

2a）將SAR_OD數據集中不同場景下的圖片進行切片，得到切片圖像，切片圖像的大小為N×N像素；

2b）對切片圖像進行劃分，若切片圖像中沒有目標和其他物體，則將該切片圖像作為可以放置新目標的背景圖，否則作為無法放置新目標的背景圖；

2c）將切片圖像及其劃分結果作為訓練集輸入到CNN模型進行訓練，得到用于判斷切片圖像能否放置新目標的判別模型。

4.根據權利要求3所述的一種SAR圖像目標檢測方法，其特征在于，步驟3的具體方式為：

3a）在每一待增強圖像上以滑窗方式生成90~120個不重疊的候選框，候選框大小為N×N像素；

3b）對于每一待增強圖像，將候選框部分的圖像送到步驟2c）中訓練好的判別模型中，獲得該候選框區域可放置新目標的置信度；

3c）對于每一待增強圖像，按照置信度對候選框進行排序，選擇置信度高于0.95的候選框，并在其中放置步驟1a）中所選取的目標，每個候選框中放置目標的類別隨機選擇，每張圖像中最多放置5個目標；

3d）將增強后的圖像與原訓練集中的圖像合并，得到SAR_OD+的訓練集，SAR_OD+的測試集與SAR_OD的測試集相同。

5.根據權利要求4所述的一種SAR圖像目標檢測方法，其特征在于，所述步驟4中的SAR圖像目標檢測網絡為Faster R-CNN網絡，其包括錨框生成層、區域生成層、ROI池化層以及分類層。