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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船识别

DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519552 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 合成孔径雷达（SAR）系统具有全天时、全天候和广覆盖的优势，被广泛用于船舶检测以确保海上监视。然而，方位模糊和建筑物与船舶具有相似的散射机制，这会导致船舶检测中出现误报。为解决这一问题，本文应用了能够自动学习判别特征的自设计深度卷积神经网络。使用两个数据集来评估我们的方法，其中一个数据集是从IEEEDataPort SARSHIPDATA重建而来，另一个数据集由10幅Sentinel-1 SAR图像构建而成。实验结果表明，我们的模型在这两个数据集上的分类准确率均超过95%，证明了我们方法的有效性。
作者： Yuanyuan Wang，Chao Wang，Hong Zhang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为解决合成孔径雷达图像中因方位模糊和具有相似散射机制的建筑物导致的船舶检测虚警问题，通过应用自主设计的深度卷积神经网络来区分真实船舶与虚警目标。

研究成果

自设计的深度卷积神经网络能有效区分合成孔径雷达图像中的船只与虚警，在两个数据集上均实现超过95%的分类准确率。这表明深度学习具备自动学习基于SAR的船只判别特征的能力，在现有方法基础上取得显著改进，特别是在真阳性分类方面。未来工作将聚焦于特征分析与更多评估。

研究不足

该模型需要对船舶进行特征分析，并对第二个数据集进行进一步评估，这些工作计划在后续研究中开展。潜在的优化方向包括更深入地分析误分类情况，以及扩展至更多样化的数据集。

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