专利基本信息
| 专利名称 | 一种基于双层分类网的高分辨率合成孔径雷达船只识别方法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | CN108256471B |
| 专利申请日期 | 2018-01-16 | 专利类型 | 发明专利 |
| 申请公布号 | 2018100410803 | 申请公布日 | 2018-01-16 |
| 授权公告号 | - | 授权公告日 | - |
| 发明人 | 毕福昆;侯金元;葛娴君;杨志华;雷明阳;王崇磊 | ||
| 专利权人 | 北方工业大学 | ||
| 专利摘要 | 本发明提出了一种基于双层分类网的高分辨率SAR船只识别方法。该方法涉及高分辨率SAR图像自动处理,提出双层分类网的分类策略,尤其针对SAR遥感图像中船只目标的高鲁棒性识别。第一步针对SAR图像中强散射点的目标邻域块进行划分,基于邻域块提取图像的初级特征。第二步,针对特征邻域用K‑means形成视觉词典,基于OC‑SVM分类器构建Bow中层特征编码,构建分类网第一层。第三步,中层特征编码训练样本集中每个船只样本,提取初级特征为描述特征,以判别的视觉单词类型为标签。利用多类SVM形成不同船只的分类判别准则,形成分类网的第二层分类。该方法能有效提取高分辨SAR图像中船只目标关键部位的语义级特征,对应设计提出的双层分类网能进行有效识别。 | ||
专利价值评估分析
专利价值评估分析
样例
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