| 基于改进快速区域卷积神经网络的视频SAR运动目标检测算法研究 |
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| 引用本文： | 闫贺,黄佳,李睿安,王旭东,张劲东,朱岱寅. 基于改进快速区域卷积神经网络的视频SAR运动目标检测算法研究[J]. 电子与信息学报, 2022, 43(3): 615-622. DOI: 10.11999/JEIT200630 |
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| 作者姓名： | 闫贺 黄佳 李睿安 王旭东 张劲东 朱岱寅 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 210000;南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 210000;南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 210000;南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 210000;南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 210000;南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 210000 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金 |
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| 摘 要： | 针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题,该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法.该方法结合Faster R-CNN深度学习算法,利用K-means聚类方法对anchor box的长宽及长宽比进行预处理,并采用特征金字塔网络(FPN)架构对视频SAR运动目标的"亮线"特征进行检测.与传统方法相比,该方法具有实现简单、检测概率高、虚警概率低等优势.最后,通过课题组研制的Mini-SAR系统获取的实测视频SAR数据验证了新方法的有效性.
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| 关 键 词： | 视频SAR 运动目标检测 快速区域卷积神经网络 特征金字塔网络 K-means |
Research on Video SAR Moving Target Detection Algorithm Based on Improved Faster Region-based CNN |
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| YAN He,HUANG Jia,LI Ruian,WANG Xudong,ZHANG Jingdong,ZHU Daiyin. Research on Video SAR Moving Target Detection Algorithm Based on Improved Faster Region-based CNN[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 43(3): 615-622. DOI: 10.11999/JEIT200630 |
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| Authors: | YAN He HUANG Jia LI Ruian WANG Xudong ZHANG Jingdong ZHU Daiyin |
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