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公开(公告)号：CN116189001A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211529723.1
申请日：2022-11-30
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种散射特性感知的全极化SAR舰船检测方法，包括：S1、将全极化SAR数据进行四分量分解，获得镜面散射、双跳散射、±45°偶极子和非对称散射分量，再利用双跳散射、±45°偶极子和非对称散射分量构造一个特征向量作为舰船检测网络的输入数据；S2、根据不同散射机制下目标所呈现出的特性差异构建的散射特性感知模块感知不同散射机制对目标的贡献率；S3、采用散射特性感知的舰船检测网络检测全极化SAR图像中的目标。本发明结合目标在不同散射机制所呈现的特性差异，设计了一种散射特性感知模块，并利用该模块，能够有效感知不同散射机制下对目标的贡献率，以达到抑制杂波并凸显目标的作用，从而提升目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN115620126A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211099008.9
申请日：2022-09-05
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种简缩极化SAR海上溢油检测方法及系统。方法包括：S1、对全极化SAR图像进行预处理，并提取简缩极化SAR数据；S2、基于所述简缩极化SAR数据提取总散射功率和熵，构造简缩极化SAR溢油检测器；S3、对所述简缩极化SAR检测器提取的极化特征图进行随机森林分类，得到油水分离图，并对油水分离图的溢油检测能力进行定量评估。本发明低散射功率lesa综合了后向散射能量和散射机制两种方向的极化特征参数，这样有助于改善浮油信息的提取，从而使溢油检测变得更加精确。
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公开(公告)号：CN119206171A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411237924.3
申请日：2024-09-05
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请公开了一种面向SAR影像定向解耦目标检测方法、装置、介质及产品，涉及合成孔径雷达目标检测领域，该方法包括，获取源数据集；所述源数据集包括：两个高分辨率SAR影像舰船数据；对所述源数据集进行预处理；构建目标检测模型；所述目标检测模型包括：主干网络、ST‑MLP模块、MC‑PM模块、颈部网络以及高斯分布解码预测盒；构建损失函数；基于所述预处理后的源数据和损失函数对所述目标检测模型进行训练；将待检测的SAR影像输入至训练好的目标检测模型，得到目标定向检测结果。本申请上述方法能够解决由于SAR影像中船舶边缘轮廓模糊、陆地强散射背景干扰以及不同尺寸船舶角度回归不匹配，导致的现有探测器难以实现精确目标旋转定位的问题。
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公开(公告)号：CN116912680A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310750641.8
申请日：2023-06-25
Applicant: 西南交通大学 , 航天东方红卫星有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种SAR舰船识别跨模态域迁移学习、识别方法及系统，属于人工智能与合成孔径雷达目标识别技术领域，解决现有技术中的图像转换生成的图像质量不佳的问题。本发明对源域光学数据集中的光学舰船图像和目标域SAR数据集中的SAR舰船图像进行预处理；基于CycleGAN的特征编码器和特征解码器构建连接特征编码器和特征解码器的密集连接特征转换器和轻量化注意力机制模块，得到轻量化生成器网络模型，基于一个进行OPT2SAR任务的轻量化生成器网络模型、一个进行SAR2OPT任务的轻量化生成器网络模型和鉴别器得到ADCG网络；将预处理得到的源域光学数据集和目标域SAR数据集对ADCG网络进行训练，并用于光学舰船图像的伪SAR图像。本发明用于图像转换和SAR舰船目标识别。
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