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基于深度学习的复杂背景雷达图像多目标检测.pdf
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2021-08-31
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基于深度学习的复杂背景雷达图像多目标检测 深度学习技术的应用在雷达图像目标检测领域中,已经取得了广泛的关注和应用。基于深度学习的复杂背景雷达图像多目标检测技术,可以实现在复杂背景下的目标检测,提高目标检测的精度和效率。 一、深度学习技术的应用 深度学习技术的出现,revolutionized了计算机视觉和图像处理领域。基于深度学习的方法,可以自动地从数据中学习特征表示,实现目标检测、图像分类、目标跟踪等任务。深度学习技术的应用,在雷达图像目标检测领域中,已经取得了广泛的应用。 二、复杂背景雷达图像目标检测的挑战 在复杂背景下的雷达图像目标检测中,存在许多挑战。例如,海杂波干扰、多种干扰物的存在、目标稀疏、目标尺寸小等问题,都是影响目标检测的重要因素。在这种情况下,传统的雷达图像目标检测方法,已经显示出其局限性。 三、基于YOLOv3的改进算法 为了解决上述挑战,论文提出了一种基于YOLOv3的改进算法。在该算法中,首先使用K-means算法计算适合该数据集的锚点坐标,接着在YOLOv3的基础上提出改进多尺度特征融合预测算法,融合了多层特征信息并加入空间金字塔池化。实验结果表明,所提方法相比原YOLOv3检测精度提高了6.07%。 四、数据集构建 为了满足实际任务需要,论文构建了一个包含不同背景、分辨率、目标物位置关系等条件的舰船目标检测数据集。该数据集包含了多种复杂背景和目标对象,可以满足实际任务需要。 五、结论 基于深度学习的复杂背景雷达图像多目标检测技术,能够实现在复杂背景下的目标检测,提高目标检测的精度和效率。该技术已经取得了广泛的应用前景,具有重要的理论意义和实践价值。
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alarmano
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