公开(公告)号：CN119888169A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411861558.9

申请日：2024-12-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 彭冬亮 ,  张裕冬 ,  林宇浩 ,  谷雨 ,  刘俊

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/54

Abstract: 本发明公开了一种基于特征纹理增强的SAR船舰小目标检测方法，该方法首先获取船舰SAR图像数据集，并划分为训练集和测试集。其次设计联合表征增强模块和特征增强注意模块CSAT，在YOLO结构的主干网络Backbone最后三个卷积阶段后分别加入CSAT。然后在YOLO结构中的特征融合部分，将跨尺度通道特征拼接模块，改成自注意力特征融合模块FFM。最后经过上述改进后得到SAR船舰小目标模型，输出检测结果，通过改进的损失函数NWD，由训练集和测试集进行训练和测试。本发明减少岸边其他目标对船舶检测的干扰，对复杂海场景下的舰船有较好的识别率，并改善训练样本匹配中小目标困难的问题。