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申请/专利权人：北京遥感设备研究所
摘要：本发明公开了一种样本扩充方法、系统、存储介质及电子设备。该方法包括：获取实测的雷达图像样本；以实测的雷达图像样本为输入，对生成对抗神经网络模型进行训练，得到训练好的模型；采用训练好的模型进行雷达图像样本的扩充，得到合成的雷达图像样本。采用本发明的样本扩充方法、系统、存储介质及电子设备，能够在实现数据样本扩充的基础上，保证数据样本的真实性。
主权项：1.一种样本扩充方法，其特征在于，包括：获取实测的雷达图像样本；采用反距离加权插值方法，对所述实测的雷达图像样本进行处理，得到处理后的雷达图像样本；将所述处理后的雷达图像样本的每个像素值映射到预设区间范围内，得到归一化后的雷达图像样本；其中，所述归一化后的雷达图像样本为回波信号值强度归一化处理后的雷达图像样本；以所述归一化后的雷达图像样本为输入，对生成对抗神经网络模型进行训练，得到训练好的模型；所述生成对抗神经网络模型的生成网络模型的损失函数LG为：LG＝log1-DGz式中，G·表示生成网络函数，D·表示判别网络函数，z表示随机向量；所述生成对抗神经网络模型的判别网络模型的损失函数LD为：LD＝log1-DSReal+logDGz式中，SReal表示归一化后的雷达图像样本；采用所述训练好的模型进行雷达图像样本的扩充，得到合成的雷达图像样本；采用平滑标签标注方法，对所述合成的雷达图像样本进行标注，得到标注好的扩充样本；将所述标注好的扩充样本和所述实测的雷达图像样本作为待处理雷达图像样本；所述待处理雷达图像样本用于目标分类或目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京遥感设备研究所 一种样本扩充方法、系统、存储介质及电子设备
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