- 1、本文档共7页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
SAR图像目标检测算
法加速研究
摘要:合成孔径雷达(SAR)成像技术具有在夜间、云层密布
和浓雾环境中进行监测识别的能力,因此被广泛应用于海洋、
林业、城市规划等领域。SAR图像目标检测是SAR应用中的核
心问题之一。传统SAR图像目标检测算法的性能受到许多因素
的影响,如噪声、背景复杂度和目标尺寸变化等因素。为了提
高SAR图像目标检测算法的性能和速度,本文提出了一种基于
深度学习的SAR图像目标检测算法。该算法利用卷积神经网络
(CNN)进行特征提取和目标检测,通过优化网络结构和设计
合适的损失函数,提高了算法的检测精度和鲁棒性。此外,本
文还研究了一些加速算法技术,如基于GPU的并行计算、计算
复杂度优化和中间结果缓存等,加速了深度学习的实现过程。
实验结果表明,该算法具有较高的准确性和检测速度,可有效
应用于SAR图像的实际应用场景中。
关键词:SAR图像;目标检测;深度学习;卷积神经网络;加
速算法
1.引言
合成孔径雷达(SAR)是一种基于微波辐射的无人机遥感技术,
具有在夜间、云层密布和浓雾环境中进行目标检测的能力。在
海洋、林业、城市规划等领域中得到广泛应用。SAR图像目标
检测是SAR应用中的核心问题之一。传统的SAR图像目标检测
多因素的影响,如噪声、背景复杂度和目标尺寸变化等。
深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法,可以自动提
取数据中的特征并进行分类。深度学习在计算机视觉领域中取
得了很大的进展。深度学习算法可以通过卷积神经网络(CNN)
进行SAR图像目标检测,CNN可以从SAR图像中学习到特定的
特征,进而实现目标检测。
为了提高SAR图像目标检测算法的性能和速度,本文提出了一
种基于深度学习的SAR图像目标检测算法。该算法利用卷积神
经网络进行特征提取和目标检测,通过优化网络结构和设计合
适的损失函数,提高了算法的检测精度和鲁棒性。此外,本文
还研究了一些加速算法技术,如基于GPU的并行计算、计算复
杂度优化和中间结果缓存等,加速了深度学习的实现过程。实
验结果表明,该算法具有较高的准确性和检测速度,可有效应
用于SAR图像的实际应用场景中。
2.研究方法
本文所提出的SAR图像目标检测算法主要包括三个部分:特征
提取、目标检测和加速算法。
2.1特征提取
特征提取是SAR图像目标检测算法中关键步骤之一。本文采用
卷积神经网络进行特征提取。卷积神经网络是一种深度学习的
CNN的
特征提取网络,将SAR图像输入网络,输出图像中目标的位置
和大小信息。网络结构如图1所示。
图1基于CNN的特征提取网络结构
网络中包含三个卷积层和两个全连接层。每个卷积层后面都有
一个激活函数和最大池化层。采用ReLU作为激活函数,能够
改善网络的收敛速度和准确性。全连接层后面也都有激活函数,
最终输出目标的位置和大小信息。
2.2目标检测
目标检测是SAR图像目标检测算法的核心部分。本文采用非极
大值抑制(NMS)算法对网络输出的目标位置进行筛选。NMS
算法能够过滤掉冗余的目标框,保留最有可能是目标的框。具
体步骤如下:
1)对输出的目标框根据置信度进行排序,置信度高的排在前
面;
2)取出置信度最高的目标框,并把与该框重叠面积大于一定
阈值的框从框列表中删除;
3)重复步骤2,直到框列表为空。
2.3加速算法
深度学习算法的实现往往需要大量的计算资源,特别是在大规
模数据集上训练的过程中。为了加速SAR图像目标检测算法的
实现过程,本文研究了以下几个加速算法技术:
1)基于GPU的并行计算:GPU能够并行处理大量数据,可以
加速卷积神经网络的计算过程。
2)计算复杂度优化:通过优化算法的计算过程,减少计算的
复杂度,提高算法的速度。
3)中间结果缓存:将网络每一层的计算结果缓存下来,避免
重复计算,能够减少计算时间和内存使用。
3.实验结果
本文采用了公开数据集UCERF和MSTAR进行实验。UCERF数据
集包含真实海岸线数据和数量、大小、方向和距离等各种不同
类型的目标。MSTAR数据集包含人工合成的SAR图像,用于模
拟不同场景下的目标检测和分类。实验结果表明,所提出的算
法在UCERF
- 153****9248 + 关注
-
实名认证文档贡献者
专注于中小学教案的个性定制:修改,审批等。本人已有6年教写相关工作经验,具有基本的教案定制,修改,审批等能力。可承接教案,读后感,检讨书,工作计划书等多方面的工作。欢迎大家咨询^
文档评论(0)