[發明專利]一種機器學習的SAR成像處理方法、裝置及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202210532062.1
• 申請日: 2022-05-17
• 公開（公告）號: CN114660605B
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發明（設計）人: 田海山;吳袁裕;宋濟慈;黃亞維;汪良會
• 申請（專利權）人: 湖南師范大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90;G01S7/41;G06V20/17;G06V10/70;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉珂

1.一種機器學習的SAR成像處理方法，其特征在于，包括：

獲取機載SAR采集的數據，所述數據包括回波信號、傳感器數據、狀態數據、工作參數、計算存儲資源；

利用機器學習模型分析所述數據對應的應用場景，所述機器學習模型為預先通過所述機載SAR采集的歷史數據作為訓練數據與適用的所述應用場景訓練生成；

獲取所述應用場景下的成像處理方法，并對所述數據進行處理，生成目標圖像；

所述機器學習模型的建立包括如下步驟：

建立機載SAR成像處理的機器學習算法，所述機器學習算法在所述機載SAR的機器學習網絡上添加約束，建立算法特征結構，采用機器學習激活函數獲取合理的特征映射空間，運用代價函數優化模型參數，實現機器學習卷積網絡建構、聚類和分類，形成適用機載SAR實時成像處理的智能處理算法；

獲取所述訓練數據，根據所述機器學習算法對所述訓練數據進行分類；

將分類的所述訓練數據與所述應用場景進行對應，并根據所述應用場景將對應的所述成像處理方法與所述訓練數據結合建立所述機器學習模型；

所述根據所述應用場景將對應的所述成像處理方法與所述訓練數據結合建立所述機器學習模型包括：

對所述訓練數據進行監測以及數據清洗；

對所述訓練數據進行歸一化處理，并將處理后的所述訓練數據進行數據增強處理，其中歸一化處理為對所述訓練數據進行相對化處理；

提取所述訓練數據的特征，并將所述特征與所述應用場景對應；

將對應的結果以數據的形式保存至數據庫，并建立所述機器學習模型；

對應地，在所述獲取所述應用場景下的成像處理方法，并對所述數據進行處理，生成目標圖像之后還包括：

根據所述機器學習模型對所述圖像進行數據清洗，以便于排除不符合預設標準的所述圖像。

2.根據權利要求1所述的機器學習的SAR成像處理方法，其特征在于，所述獲取所述訓練數據，根據所述機器學習算法對所述訓練數據進行分類包括：

按照機體類型將所述機載SAR平臺劃分為無人直升機、多旋翼無人機和固定翼無人機，獲取不同類型的所述機載SAR在不同所述應用場景中采集的所述數據。

3.根據權利要求1或2所述的機器學習的SAR成像處理方法，其特征在于，還包括：

對所述機載SAR的回波數據進行處理，以便于實時生成圖像。

4.根據權利要求3所述的機器學習的SAR成像處理方法，其特征在于，還包括：

每隔第一預設時間，將獲取得到的所述圖像作為所述訓練數據，對所述機器學習模型進行更新處理。

5.根據權利要求4所述的機器學習的SAR成像處理方法，其特征在于，還包括：

每隔第二預設時間，刪除獲取得到的所述圖像以及所述成像處理相關的數據。