[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

本申請公開一種機器學習的SAR成像處理方法、裝置及可讀存儲介質，涉及信息技術領域。本申請所提供的機器學習的SAR成像處理方法，通過引入了機器學習模型，在獲取機載SAR采集的數據后，通過學習模型處理，篩選出數據對應的應用場景，然后根據該應用場景分類確定成像處理方法，對采集數據進行成像處理得到成像結果，與現有的通過專用的SAR成像處理方式相比，由于本申請中引入了機器學習模型，因此對于任何采集獲取得到的數據均可由學習模型分類確定SAR成像處理方式，進行數據處理生成對應圖像。因此本申請所提供的方案在進行正常業務時，無需事先配置成像處理方法，只需要進行數據采集即可自動生成相應圖像，因此適用性較廣。

技術領域

本申請涉及信息技術領域，特別是涉及一種機器學習的SAR成像處理方法、裝置及可讀存儲介質。

背景技術

近年來，隨著無人機技術以及成像技術的發展，機載合成雷達（SyntheticAperture Radar，SAR）可以實現飛機平臺和SAR兩者的優勢結合，既具有SAR全天候全天時的高分辨成像能力，又具備飛行平臺機動性強、使用方便的優點，成為一種可以滿足搶險救災和軍事作戰等應急需求的成像探測方式。

現有的SAR成像處理方法通常是針對專用的場景或專業的用途，所用的特定場景的分析以及處理系統進行成像處理，因此相比起來，由于用途不同，例如，用來測繪、監視等等，因此所需要采集的主要數據不同，又由于應用場景不同，所以采集的數據的處理方式不同，例如針對工廠和針對野外的數據處理成像的技術不相同，因此現有的SAR成像處理方法專用性較強，適用性較低，在應用的場景或用途切換后，需要重新進行系統的設計以及調配。

鑒于上述技術，尋找一種適用性強的SAR成像處理方法是本領域技術人員亟待解決的問題。

發明內容

本申請的目的是提供一種SAR成像處理方法，以便于解決當前的SAR成像處理方法的適用性不強的問題。

為解決上述技術問題，本申請提供一種機器學習的SAR成像處理方法，包括：

獲取機載SAR采集的數據；

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；

所述機器學習模型的建立包括如下步驟：

建立所述機載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。

優選地，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搭載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。

優選地，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；

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；