[發(fā)明專利]一種基于從頭訓(xùn)練的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)方法和系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110671650.9
• 申請(qǐng)日: 2021-06-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113420630A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李健偉;徐從安;何明;蘇航;周偉;吳俊峰;孫煒瑋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍海軍航空大學(xué)航空作戰(zhàn)勤務(wù)學(xué)院
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京方圓嘉禾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11385
• 代理人: 程江濤

1.一種基于從頭訓(xùn)練的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

獲取艦船目標(biāo)檢測(cè)模型；所述艦船目標(biāo)檢測(cè)模型包括骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB和前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF；

獲取待檢測(cè)的SAR圖像；

采用所述艦船目標(biāo)檢測(cè)模型根據(jù)所述待檢測(cè)的SAR圖像確定艦船目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于從頭訓(xùn)練的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取艦船目標(biāo)檢測(cè)模型，之前還包括：

構(gòu)建骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB和前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF；所述骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB包括：Stem結(jié)構(gòu)、密集連接和金字塔模塊；所述前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF為基于注意力機(jī)制的前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF；

根據(jù)所述骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB和所述前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF構(gòu)建初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型；

獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集；

采用所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集對(duì)所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到所述艦船目標(biāo)檢測(cè)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于從頭訓(xùn)練的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述采用所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集對(duì)所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到所述艦船目標(biāo)檢測(cè)模型，具體包括：

對(duì)所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型的模型參數(shù)進(jìn)行初始化處理；

將所述訓(xùn)練樣本集輸入所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型的骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB中進(jìn)行特征提取，形成特征圖；

采用所述前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF根據(jù)所述特征圖確定邊框坐標(biāo)和類別的置信度，得到目標(biāo)位置和類別的預(yù)測(cè)值；

采用所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型的損失函數(shù)根據(jù)所述目標(biāo)位置和類別的預(yù)測(cè)值確定與真實(shí)值間的誤差；

根據(jù)所述誤差確定相應(yīng)損失，得到最小損失值；

采用所述最小損失值調(diào)節(jié)所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型的神經(jīng)元參數(shù)得到所述艦船目標(biāo)檢測(cè)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于從頭訓(xùn)練的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型的損失函數(shù)為包括定位損失和類別損失的多任務(wù)損失函數(shù)。

5.一種基于從頭訓(xùn)練的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

艦船目標(biāo)檢測(cè)模型獲取模塊，用于獲取艦船目標(biāo)檢測(cè)模型；所述艦船目標(biāo)檢測(cè)模型包括骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB和前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF；

SAR圖像獲取模塊，用于獲取待檢測(cè)的SAR圖像；

目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果確定模塊，用于采用所述艦船目標(biāo)檢測(cè)模型根據(jù)所述待檢測(cè)的SAR圖像確定艦船目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于從頭訓(xùn)練的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

第一網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB和前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF；所述骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB包括：Stem結(jié)構(gòu)、密集連接和金字塔模塊；所述前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF為基于注意力機(jī)制的前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF；

第二網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB和所述前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF構(gòu)建初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型；

訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集獲取模塊，用于獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集；

訓(xùn)練模塊，用于采用所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集對(duì)所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到所述艦船目標(biāo)檢測(cè)模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于從頭訓(xùn)練的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述訓(xùn)練模塊具體包括：

初始化處理單元，用于對(duì)所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型的模型參數(shù)進(jìn)行初始化處理；

特征提取單元，用于將所述訓(xùn)練樣本集輸入所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型的骨干網(wǎng)絡(luò)SAR-SDB中進(jìn)行特征提取，形成特征圖；

目標(biāo)位置預(yù)測(cè)值確定單元，用于采用所述前端網(wǎng)絡(luò)SAR-SDF根據(jù)所述特征圖確定邊框坐標(biāo)和類別的置信度，得到目標(biāo)位置和類別的預(yù)測(cè)值；

誤差確定單元，用于采用所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型的損失函數(shù)根據(jù)所述目標(biāo)位置和類別的預(yù)測(cè)值確定與真實(shí)值間的誤差；

最小損失值確定單元，用于根據(jù)所述誤差確定相應(yīng)損失，得到最小損失值；

參數(shù)調(diào)節(jié)單元，用于采用所述最小損失值調(diào)節(jié)所述初始的艦船目標(biāo)檢測(cè)模型的神經(jīng)元參數(shù)得到所述艦船目標(biāo)檢測(cè)模型。