[发明专利]基于深度学习的低频UWB SAR图像目标变化检测方法在审
| 申请号： | 202111040620.4 | 申请日： | 2021-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN113870193A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 谢洪途;谢晨曦;王国倩 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的低频UWB SAR图像目标变化检测方法，该方法采用深度学习方法，能够有效解决低频UWB SAR图像目标检测中检测难、虚警高等问题。利用深度神经网络对低频UWB SAR图像进行目标检测，避免了人工设计特征进行低频UWB SAR图像目标检测中识别的难度大等问题。通过卷积神经网络对图像特征进行自主学习与分类，能够有效降低低频UWB SAR图像目标检测中的虚警率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 低频 uwb sar 图像 目标 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
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