为了解决遥感卫星信息获取实效性差，严重依赖数据传输通信带宽，难以满足卫星在轨实时提取感兴趣目标需求等问题，本文设计了一种以全局统计为基础的高效舰船目标检测算法和超轻量化疑似目标真伪鉴别网络，实现舰船目标快速提取。采用传统图像处理方法快速检测目标，获取疑似目标切片，大幅降低数据量，采用自主设计改进的基于深度学习的超轻量鉴别网络实现疑似目标二次筛查，进一步提升目标提取精度。在算法模型实时实现过程中，合理优化算法流程和计算方法，建立计算精度误差分析模型，使得算法实时处理的精度、速度、硬件规模以及热耗等方面达到良好平衡。利用GF-3卫星数据对算法进行测试，试验表明该方法对复杂海洋背景环境、斑点噪声高、信噪比低的SAR遥感图像，舰船目标提取的准确性提升20%，达到98%，计算量降低90%，实时性提升50%。该方法兼顾了算法的有效性及在轨实时处理的可行性，可以在当前的星载嵌入式电路中实现并将在某新体制雷达试验卫星上在轨应用，具有良好的应用前景。
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超轻量网络的SAR图像舰船目标在轨提取
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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