公开(公告)号：CN115601689A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211296951.9

申请日：2022-10-21

Applicant: 哈尔滨工业大学(CN)

Inventor： 陈雨时 ,  何欣 ,  位寅生 ,  于雷

IPC: G06V20/50 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种SAR图像目标识别方法,包括：获取SAR图像训练集，通过对SAR图像训练集进行映射变换，获取映射后的数据集；将映射后的数据集输入到预训练好的VGG模型中进行微调，将每个样本所代表目标类别的特征映射到特征空间中作为质心，通过比较样本特征与已有类别到质心的距离，得到SAR图像的置信度分数，获取SAR图像目标识别模型；获取SAR图像测试集，通过SAR图像目标识别模型对SAR图像测试集中的样本进行特征提取，获取样本特征，得到测试样本的类别及置信度分数。本发明提出了一种高准确性和强确定性的基于深度学习的SAR图像目标识别方法，并利用一种新的评价指标‑预期校准误差衡量预测的不确定性，为每一个预测的SAR图像中的目标提供了置信度分数，提升了模型的实际应用效果。