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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明提供结构信息引导的SAR目标细粒度识别方法及系统，方法包括：采用了YOLOv5的策略进行数据预处理；将预处理后的数据送入DCN和注意力模块中，对图像中的关键特征进行引导增强；特征送入检测头，生成最终的识别结果；采用Focaler‑SloU进行网络训练。本发明解决了鲁棒性和泛化性较弱、虚警率高、漏检错检以及目标具体型号难以进行准确的细粒度分类的技术问题。
主权项：1.结构信息引导的SAR目标细粒度识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、采集SAR目标数据，利用YOLOv5策略，对所述SAR目标图像进行数据预处理，以得到预处理SAR目标数据；S2、将所述预处理SAR目标数据，送入预置DCN模块、预置注意力模块，以对所述预处理SAR目标数据的关键特征进行结构信息引导操作，以得到引导增强数据；S3、将所述引导增强数据送入所述结构信息引导识别网络的检测头，以生成适用识别结果；在网络detect阶段，利用不少于2个并行分支接收输入特征图，分别进行目标类别回归操作、关键点检测操作以及目标结构信息预测，以得到所述适用识别结果；S4、采用Focaler-SloU进行网络训练，将所述Focaler-SloU作为IoU改进策略，加入所述结构信息引导识别网络，对所述适用识别结果，计算Focaler-loU损失，以与类别回归约束比较，根据关键点检测约束、目标结构信息预测约束，在反向传播过程中进行参数优化引导操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 结构信息引导的SAR目标细粒度识别方法及系统
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