发明公开
- 专利标题: 基于语义和纹理特征融合的SAR图像飞机目标识别方法
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申请号: CN202211056668.9申请日: 2022-08-31
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公开(公告)号: CN115471763A公开(公告)日: 2022-12-13
- 发明人: 张新征 , 罗雨晴 , 胡东
- 申请人: 重庆大学
- 申请人地址: 重庆市沙坪坝区沙正街174号
- 专利权人: 重庆大学
- 当前专利权人: 重庆大学
- 当前专利权人地址: 重庆市沙坪坝区沙正街174号
- 代理机构: 重庆博凯知识产权代理有限公司
- 代理商 张乙山
- 主分类号: G06V20/17
- IPC分类号: G06V20/17 ; G06V10/46 ; G06V10/54 ; G06V10/764 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明具体涉及基于语义和纹理特征融合的SAR图像飞机目标识别方法,包括:将待识别的SAR图像输入训练后的目标识别模型,输出对应的目标识别预测值;训练目标识别模型时:首先将包含若干个SAR图像的训练集输入目标识别模型;其次通过深度神经网络提取SAR图像的高层语义特征;同时提取SAR图像的纹理特征,并构建纹理特征矩阵;然后融合高层语义特征和纹理特征矩阵,生成信息融合特征;最后基于信息融合特征进行预测,生成目标识别预测值,并基于目标识别预测值完成模型训练。本发明能够将目标纹理特征和深度学习网络得到的高层语义特征结合,进而能够提高模型的泛化能力和精度,从而能够提高SAR图像飞机目标识别的准确性和有效性。