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申请/专利权人：青岛本原微电子有限公司

摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的中重频雷达目标检测方法，包括：对雷达接收的回波信号进行预处理得到距离多普勒二维图像；使用自注意力机制的网络层对特征提取与增强；构建Mobilenetv3‑Small卷积神经网络，设置起始训练参数开始训练；训练过程中每个Epoch后使用验证集验证网络是否欠拟合或者过拟合；训练过程中设置学习率下降机制；将训练得到的检测器用于目标检测，并使用改进的非极大值抑制Soft‑NMS算法消除可能存在的重叠的检测框；验证集和测试集上计算目标检测的准确率、漏检率、虚警率是否满足检测要求，若不满足则设置新的初始化参数重新训练；具有实现简单、检测精度高、适用于广泛的的特点。

主权项：1.基于注意力机制的中重频雷达目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1）对雷达接收的回波信号进行预处理得到距离多普勒二维图像；2）对所述距离多普勒二维图像进行标注，并划分数据集；3）构建自注意力机制的网络层，利用自注意力机制在低感受野增强雷达回波信号的特征；4）构建用于目标检测的Mobilenetv3-Small卷积神经网络，并设置起始训练参数，所述起始训练参数包括学习率、迭代次数、检测框、早停机制；5）训练所述Mobilenetv3-Small卷积神经网络，将训练得到的检测器用于目标检测，并采用改进的非极大值抑制Soft-NMS算法消除重叠的检测框；6）在验证集和测试集上计算目标检测的准确率、漏检率、虚警率是否满足检测要求，若不满足则设置新的初始化参数重新训练所述Mobilenetv3-Small卷积神经网络直至满足检测要求；步骤1具体包括：11）对雷达接收的回波信号沿慢时间方向和快时间方向分别做一次傅里叶变换；12）对经过步骤11处理的信号做傅里叶平移变换和取绝对值；13）对12处理的信号归一化得到所述距离多普勒矩阵；步骤3中构建的自注意力机制的网络层，包括2层编码层，每层编码层包括自注意力机制和前馈神经网络两个子层；每个自注意力机制层包括维度为的三个向量：Query、Key、Values，采用Q、K、V代替，通过计算Q、K的点积并除以尺度系数，得到Q、K对应的权重信息；使用softmax对权重函数归一化并对V进行加权求和，得到注意力值；其中，注意力算法采用实现；步骤4中设置起始训练参数，具体包括：设置100个Epoch；初始学习率为0.001；设置学习率下降机制：在第60个Epoch、第80个Epoch学习率分别下降110；检测框尺寸为16；早停机制：当泛化错误在连续5个周期内增长时则停止更新。

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