基于YOLO神经网络的雷达目标成像识别评估研究.pdf

"基于YOLO神经网络的雷达目标成像识别评估研究" YOLO神经网络概述 YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，使用单个神经网络预测 bounding box 的坐标和类别概率。YOLO算法可以实时检测图像中的目标，具有速度快、准确率高的优势。 基于YOLO神经网络的雷达目标成像识别 本文研究基于YOLO神经网络的雷达目标成像识别评估。雷达目标成像识别是指使用雷达图像检测和识别目标的技术，常用于军事、安防、交通等领域。YOLO神经网络在雷达目标成像识别中的应用可以提高检测速度和准确率。 SAR图像预处理 SAR（Synthetic Aperture Radar）图像预处理是指对SAR图像进行预处理以提高图像质量和目标识别效率。常用的预处理方法包括Lee增强滤波、对比度自适应直方图均衡化、能量归一化等。这些方法可以降低图像噪声、增强图像对比度和提高图像质量。 YOLO神经网络优化 本文中，我们提出了一种基于非极大值抑制（NMS）方法优化YOLO神经网络的目标识别方法。该方法可以提高目标识别率和检测速度。在实验中，我们使用了两个可学习参数和NMS方法优化YOLO神经网络，结果表明优化后的YOLO神经网络目标识别率提高了10%以上。 实验结果 实验结果表明，基于YOLO神经网络的雷达目标成像识别方法可以实时检测和识别雷达图像中的目标，具有速度快、准确率高的优势。优化后的YOLO神经网络可以提高目标识别率和检测速度，为基于目标成像识别的隐身性能评估提供了一种途径。 结论 本文研究了基于YOLO神经网络的雷达目标成像识别评估方法。我们提出了一种基于非极大值抑制方法优化YOLO神经网络的目标识别方法，并进行了实验验证。实验结果表明，基于YOLO神经网络的雷达目标成像识别方法可以实时检测和识别雷达图像中的目标，具有速度快、准确率高的优势，为基于目标成像识别的隐身性能评估提供了一种途径。