公开(公告)号：CN109934282B

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN201910176375.6

申请日：2019-03-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 关键 ,  刘加贝 ,  孙建国 ,  王嘉岐 ,  吴嘉恒 ,  袁野

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于合成孔径雷达小样本目标识别领域，具体涉及一种基于SAGAN样本扩充和辅助信息的SAR目标分类方法。本研究根据SAR的数据样本图像的特性，对Inception结构进行优化和改进，并添加适当的正则化条件，联合上述的GAN小样本生成和GAN小样本超分辨率的成果，对SAR小样本目标进行精确的识别。本发明提出了一种更适用于SAR遥感图像的网络，使得其能够学习不同种类目标区域的特征，从而生成新的较为逼真的目标区域图像，解决了SAR小样本的数据量少的问题。解决了针对合成孔径雷达SAR遥感图像中的目标区域，一种基于自注意力生成对抗网络样本扩充和辅助信息的SAR目标分类方法，本发明主要涉及生成式对抗网络来扩充SAR新样本数据，并基于Restnet50结构网络用以SAR小样本目标识别。

公开(公告)号：CN109934282A

公开(公告)日：2019-06-25

申请号：CN201910176375.6

申请日：2019-03-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 关键 ,  刘加贝 ,  孙建国 ,  王嘉岐 ,  吴嘉恒 ,  袁野

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于合成孔径雷达小样本目标识别领域，具体涉及一种基于SAGAN样本扩充和辅助信息的SAR目标分类方法。本研究根据SAR的数据样本图像的特性，对Inception结构进行优化和改进，并添加适当的正则化条件，联合上述的GAN小样本生成和GAN小样本超分辨率的成果，对SAR小样本目标进行精确的识别。本发明提出了一种更适用于SAR遥感图像的网络，使得其能够学习不同种类目标区域的特征，从而生成新的较为逼真的目标区域图像，解决了SAR小样本的数据量少的问题。解决了针对合成孔径雷达SAR遥感图像中的目标区域，一种基于自注意力生成对抗网络样本扩充和辅助信息的SAR目标分类方法，本发明主要涉及生成式对抗网络来扩充SAR新样本数据，并基于Restnet50结构网络用以SAR小样本目标识别。