典型文献
对海雷达多维图像特征融合智能检测方法
文献摘要：
海面目标检测是雷达信号处理中的重要内容,在军事、民用领域内都有重要应用价值.在海面目标雷达信号处理中,海杂波的存在对检测算法的性能有很大影响,传统的雷达信号处理方法多基于统计理论,对于复杂环境条件和多样的目标特性检测性能下降明显.近年来深度学习技术发展迅速,为可靠的海面目标的检测方法提供了技术支持.本文对近年来目标检测算法、深度学习方法的发展进行总结,从雷达信号数据结构和维度出发,采用深度学习理论,分别提出了基于二维图像、三维视频雷达信号、多维雷达信号多通道融合的智能处理框架,并以导航雷达图像海上目标智能检测为例,提出一种Precise ROI?Faster R?CNN雷达图像检测算法,通过构建的导航雷达数据集训练和测试,相比经典恒虚警检测和Faster R?CNN检测方法有更高的检测精确度和更好的泛化能力,从而为对海雷达智能导航和目标检测提供了有效的技术途径.
文献关键词：
雷达目标检测;雷达图像;海上目标;深度学习;多维处理
中图分类号：
作者姓名：
陈小龙;牟效乾;关键
作者机构：
海军航空大学,山东 烟台 264001
文献出处：
引用格式：
[1]陈小龙;牟效乾;关键-.对海雷达多维图像特征融合智能检测方法)[J].太赫兹科学与电子信息学报,2022(10):1006-1016
A类：
视频雷达,多维处理
B类：
海雷达,多维图,图像特征,特征融合,智能检测方法,海面目标检测,雷达信号处理,民用领域,重要应用,海杂波,统计理论,复杂环境条件,目标特性,特性检测,检测性能,性能下降,深度学习技术,目标检测算法,深度学习方法,号数,数据结构,深度学习理论,二维图像,多通道融合,智能处理,处理框架,雷达图像,海上目标,Precise,ROI,Faster,图像检测算法,雷达数据,集训,恒虚警检测,检测精确度,泛化能力,智能导航,技术途径,雷达目标检测
AB值：
0.332426
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