控制与决策

作者：严春满,王铖

单位：西北师范大学 物理与电子工程学院,兰州 730070,,西北师范大学 物理与电子工程学院,兰州 730070,

关键词：合成孔径雷达;小目标检测;舰船;卷积神经网络;单次多盒检测器;特征增强

基金：国家自然科学基金项目(61961037)；甘肃省教育厅产业支撑计划项目(2021CYZC-30).

针对合成孔径雷达(SAR)图像中小目标舰船检测困难的问题,提出基于单次多盒检测器的一种特征增强小目标检测算法.首先提出一种混合多特征提取模块,采用并行的普通卷积、不同空洞率的空洞卷积以及非对称卷积形成与舰船目标相匹配的感受野,以提高浅层网络对复杂形状小目标的特征提取能力;然后提出一种邻近多特征融合模块,将特征信息进行更科学的深层次融合,对小目标特征进一步增强;最后根据SAR图像单通道的特性,缩减特征提取网络VGG-16的冗余特征通道.在公开的SSDD数据集上与其他检测算法进行对比实验,实验结果表明,所提出方法将平均精确度提升至93.44%,检测速度提升至41.8FPS,参数量减少为18.74M,综合性能优于其他检测算法.

来源：2023年第1期

《控制与决策》期刊编辑部

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