基于深度学习的航海雷达目标识别技术.pdf

航海雷达是海上导航的重要设备，能够在恶劣天气条件下稳定探测远处物体，对于保证船舶安全航行至关重要。传统的航海雷达主要依赖操作员手工识别不同目标，如船舶、岛屿、岸线以及杂波等。这种方法存在明显的局限性，操作员需要专业的培训和丰富的海上导航经验，且工作效率低，目标识别速度慢，杂波剔除困难。为了提高识别效率和准确性，近年来，深度学习技术被引入到航海雷达目标识别领域，成为研究热点。 深度学习是机器学习领域的一个分支，通过多层神经网络来学习数据的复杂结构，能够自动从海量数据中提取特征。与传统机器学习方法相比，深度学习在特征提取方面不需要专家经验，能够通过网络模型自动学习获得。卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别的典型模型，其通过模拟生物视觉处理机制，能够识别并处理图像中的局部特征，适合用于图像数据的深度分析。 文章中提到的基于深度学习的航海雷达目标识别技术，就是以CNN为基础模型，采用典型的航海雷达场景数据集进行训练，实现对海上目标的有效识别。在数据集构建方面，文章通过安装在船舶桅杆上的X波段航海雷达采集视频图像，并结合电子海图进行目标区域的划分和标注。电子海图能够提供船舶定位信息，帮助识别目标在海图上的位置。然而，电子海图并不总能反映海面上航行的船只，因此需要人工进行修正和标注。 采集的雷达视频图像首先需要从极坐标形式转换为直角坐标形式，以便于分析目标特性。转换后，目标回波强度以灰度值表示，并采用特定的转化公式对雷达图像进行灰度化处理。目标区域划分时，将雷达视频图像划分为80像素×80像素的标准图像块，并为每个图像块标注相应的标签。这些图像块和标签构成训练数据集，用于CNN模型的训练。 CNN模型在目标识别中的每一层都有特定功能，包括卷积层、激活层、池化层等。卷积层用于提取图像的特征，激活层则引入非线性，增加模型的表达能力，池化层用于降低数据维度，减少计算量，同时保持特征空间的不变性。在参数选择方面，需要确定卷积核的数量、大小、步长等参数。经过训练的CNN模型能够对包括船舶、岸线和海杂波在内的几类典型目标进行有效识别。 在实际应用中，该CNN模型除了能够辅助雷达操作员进行目标识别，提升工作效率外，还能通过精细化处理雷达图像，提高目标检测性能。识别结果还可应用于无人船自动驾驶等新兴领域，推动海上交通自动化的发展。因此，基于深度学习的航海雷达目标识别技术具有重要的研究价值和应用前景。 文章强调了深度学习在复杂结构发现方面的能力，对于从大量雷达图像数据中自动学习识别算法和特征提取器具有重要优势。通过数据驱动的方法，深度学习模型能够更好地处理高维数据，并且随着模型训练时间的增长，其识别能力将得到不断提升，这对于未来海上航行安全和自动化具有重要的意义。