深度卷积神经网络在SAR自动目标识别领域的应用综述
基于深度学习卷积神经网络图像识别技术的研究与应用
CNN 是一种层次网络结构，可分为输入层、卷 积层、激活函数层、池化层、全连接层及输出等部 分（如图 1 所示）。输入原始数据（例如图像的原 始 像 素 值 ），经 过 卷 积 、激 活 函 数 及 池 化 等 层 层 操 作 ， 最终将原始数据中的高层语义概念剥离出来，这就 是前馈运算。通过误差函数通过计算真实值和输出 值之间的误差值，反向逐层反馈，更新每层参数， 这是反馈运算。通过前馈运算与反馈运算，最终使 模型收敛，实现完成训练的目的。
图2 卷积层的作用。卷积层通过卷积核完成对图像信 息的提取，故卷积核上的参数决定了该卷积层的作用。
China 中国 Plant 设备
Engineering 工程
例如有一种边缘滤波器
，当该滤波器作
用于图片中物体的边缘时，那么边缘和其四周的像素值
差异应比较大。如果作用该滤波器，那么边缘四周像素
值差异小的部分就会被消除，而差异较大的部分就被凸
146 中国设备工程 2018.12 ( 上 )
图1
2 卷积神经网络的特征结构
卷积层。首先应了解什么是卷积操作，如图 2，画 面中间一个 3×3 大小的矩阵，将矩阵中的参数与对应 图像（画面左）位置像素所对应的参数分别相乘并相加， 此即为卷积操作。将所得数值作为一次卷积操作的输 出，之后选择将卷积核往某个方向平移一个单位长度， 再次进行卷积操作，直到得到新的一层，这一层同时也 作为下一层的输入。这个含有一定大小的矩阵（这里是 3×3）叫做卷积核（滤波器），每次平移的距离（这里 是 1）叫做步长。进行卷积操作的一层即是卷积层。
Research and Exploration 研究与探索·工艺与技术
基于深度学习卷积神经网络图像 识别技术的研究与应用
复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究
复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究一、引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种能够在各种天气条件下提供高分辨率影像的遥感技术。
由于其对于地表特征的穿透能力强，SAR图像在军事、环境监测、资源调查等领域具有广泛应用。
在复杂背景下，SAR图像的目标检测与识别变得更加困难。
为了提高目标检测与识别的准确度和效率，科研人员进行了大量的研究，提出了许多方法。
本文将综述近年来在复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法的研究进展。
二、复杂背景下SAR图像的特点复杂背景下的SAR图像具有以下特点：1. 背景杂波干扰严重。
由于地物散射、电离层、气象条件等因素的影响，背景杂波在SAR图像中表现出复杂多样的特性，使得目标的边缘轮廓难以清晰表达。
2. 目标散射缺失。
复杂背景下，目标散射信号往往被背景杂波淹没，目标信息难以从背景中提取出来，导致目标检测与识别困难。
3. 目标尺寸变化多样。
在复杂背景下，目标尺寸可能发生变化，对目标检测与识别造成挑战。
三、复杂背景下SAR图像目标检测方法1. 基于滤波器的方法：滤波器是一种常用的SAR图像目标检测方法，在复杂背景下有其独特的优势。
滤波器可以通过平滑处理减少背景杂波的干扰，提升目标边缘轮廓的清晰度。
常见的滤波器方法包括均值滤波、中值滤波、小波变换等。
2. 基于特征提取的方法：特征提取是SAR图像目标检测与识别的关键步骤。
在复杂背景下，目标的边缘特征与背景杂波的边缘特征往往模糊不清，传统的特征提取方法效果较差。
因此，研究人员提出了一些新的特征提取方法，如纹理特征、形状特征、极化特征等。
3. 基于深度学习的方法：深度学习是近年来热门的技术，已经在图像处理领域取得了显著的成果。
在复杂背景下，传统的方法往往难以取得好的效果，而深度学习可以通过训练大量样本，自动学习目标的特征表达，提升目标检测与识别的准确性和鲁棒性。
雷达信号处理中的基于卷积神经网络的方法研究
雷达信号处理中的基于卷积神经网络的方法研究随着科技的不断发展，雷达技术也取得了长足的进步。
而在雷达信号处理中，利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类成为了一种重要的技术手段。
本文将探讨在雷达信号处理中，基于卷积神经网络的方法研究，从而提高雷达的性能和精度。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络是一种最常用的深度学习算法，它具有良好的特征提取和分类能力。
卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层是卷积神经网络最核心的部分，它通过一系列的卷积核对输入的数据进行卷积操作，将数据转化为更具有代表性的特征。
通过不同的卷积核，卷积层可以学习到不同的特征，从而实现特征提取的功能。
池化层的主要作用是降低特征图的维度和大小，减小计算量，防止过拟合。
常用的池化方式包括最大池化和平均池化。
全连接层则是将卷积层和池化层的输出转化为最终的分类结果。
全连接层通常与softmax分类器组合使用，将卷积神经网络输出的结果映射到不同的类别上。
二、卷积神经网络在雷达信号处理中的应用在雷达信号处理中，卷积神经网络主要应用于特征提取和分类任务。
通过对输入的雷达信号进行数据预处理和特征提取，可以获得更具有代表性的特征，从而增强雷达的性能和精度。
例如，对于通过雷达测量目标的数据，可以通过卷积神经网络进行特征提取和分类，以实现目标检测和识别。
通过对雷达信号的频谱和时域数据进行预处理和特征提取，可以将目标的雷达反射信号提取出来，并利用卷积神经网络进行分类。
此外，在雷达信号处理中，卷积神经网络还可以应用于信号去噪和滤波任务。
利用卷积神经网络进行信号去噪可以有效地滤除雷达信号中的噪声和干扰，提高雷达测量的信噪比和质量。
同时，卷积神经网络还可以进行信号滤波，通过对输入的雷达信号进行数据预处理和过滤，提高雷达信号的清晰度和可读性。
三、卷积神经网络在雷达信号处理中的优势与传统的雷达信号处理方法相比，基于卷积神经网络的方法具有以下几方面的优势：1.高效性：卷积神经网络利用并行计算和优化算法，可以快速地处理大规模的雷达数据。
基于多尺度深度网络和视觉注意机制的高分辨SAR图像目标检测与分类
摘要摘要随着SAR成像技术的发展，SAR图像的分辨率越来越高，目标的尺寸越来越大，目标所包含的形状、纹理、空间信息也越来越丰富，传统的针对低分辨率SAR图像的检测和分类方法受到了速度和精度上的挑战。
近年来，深度神经网络以远超传统方法的性能得到了广泛的关注。
针对SAR图像处理设计深度神经网络，提高SAR图像目标检测和分类的性能，是一个非常有意义的研究内容。
在传统的SAR图像目标检测与分类方法以及目前快速发展的深度学习的基础上，本文提出了基于多尺度深度网络和视觉注意机制的高分辨SAR图像目标检测与分类，其中的主要工作如下：首先是基于视觉注意机制的SAR图像目标检测方法。
该方法构建了一个全卷积神经网络进行目标显著性检测，并通过对显著图进行形态学处理得到最终的目标检测结果。
与传统的目标检测方法相比，该方法利用训练数据中的先验信息提高了检测准确率，并通过全卷积的网络构造提高了计算效率。
在MSTAR数据集上的实验表明，与OS-CFAR、谱残差等传统方法以及CNN、RPN等基于深度学习的方法相比，该方法检测速度快，且检测准确率和召回率更高。
然后是基于可变形卷积残差网的SAR图像目标分类方法。
该方法对深度残差网络进行了改进，使用可变形卷积核构建了一个基于可变形卷积残差模块的深度卷积神经网络模型DC-ResNet。
与传统深度残差网络相比，该模型提取的SAR图像目标特征更加丰富和灵活，泛化性能更好。
在MSTAR标准数据集上的实验表明，DC-ResNet 模型的测试准确率高于CNN、残差网等深度神经网络模型。
最后是基于多尺度深度网络的SAR图像目标分类方法。
该方法针对DC-ResNet 在MSTAR扩展数据集上泛化性能差的问题，提出了两种基于多尺度深度网络的SAR 图像目标分类模型。
第一种是通过多尺度卷积核深度融合实现的MCK-CNN，第二种是通过将CNN的部分卷积滤波器替换为Curvelet滤波器实现的MGA-CNN。
基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类与目标识别技术研究
基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类与目标识别技术研究高分辨率遥感图像是现代遥感技术中的重要组成部分，对于地质勘探、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
然而，由于遥感图像具有复杂的光谱、空间和角度信息，传统的遥感图像分类与目标识别技术往往面临效果不理想的问题。
为了解决这一问题，基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类与目标识别技术应运而生。
深度卷积神经网络（DCNN）是一种能够自动学习特征表示的神经网络模型。
与传统的遥感图像处理方法相比，DCNN具有更强的特征表达能力和更好的自适应性，可以提取出更具有区分度的特征，从而提高分类和目标识别的准确性与效率。
在高分辨率遥感图像分类方面，基于DCNN的方法通常包括两个关键步骤：图像特征提取和分类器设计。
图像特征提取是通过DCNN网络对输入的遥感图像进行多层卷积和池化等操作，提取出具有代表性的图像特征。
常用的DCNN模型有AlexNet、VGGNet、ResNet等。
此外，为了进一步提高特征的区分度，还可以在DCNN的末尾添加一些全局池化层或归一化层，从而捕捉到更多的上下文信息。
分类器设计是将提取出的图像特征输入到一个分类器中，进行具体的分类任务。
常见的分类器包括全连接神经网络、支持向量机（SVM）、随机森林等。
其中，全连接神经网络是一种常用的分类器模型，可以通过训练多个隐层和输出层的神经元参数，实现遥感图像的分类任务。
在目标识别方面，DCNN同样具有很大的优势。
通过DCNN网络的多层卷积和池化操作，可以提取目标图像的丰富特征，进一步进行目标检测与识别。
常见的目标识别方法包括基于DCNN的物体检测方法（如Faster R-CNN、YOLO等）和基于DCNN的目标识别方法（如FusionNet、Object-Contextual Convolutional Neural Network等）。
这些方法通过引入多尺度特征融合、上下文信息捕捉等技术，提高了遥感图像目标识别的准确性和鲁棒性。
SAR图像目标检测研究综述
2、基于时域的方法：这类方法主要通过滑动窗口等方式，对SAR图像进行时域 分析。这类方法可以更好地抑制斑点噪声，但是计算复杂度较高。
三、典型SAR图像目标检测方法 介绍
1、基于SWT（Sliding Window Technique）的方法：这是一种常用的时域分 析方法，通过在SAR图像上滑动一个窗口，对窗口内的像素进行统计和阈值判 断，以检测目标。
1、传统方法
基于滤波的方法是SAR图像目标检测的常用方法之一。该方法主要通过滤波器 对图像进行平滑处理，以减小图像的噪声和干扰，然后利用图像的统计特征进 行目标检测。基于边缘的方法则通过检测图像边缘来提取目标信息。该方法主 要利用图像边缘的突
变特性来识别目标，但容易受到噪声干扰。小波变换是一种有效的信号处理方 法，在SAR图像目标检测中主要用于提取图像的多尺度特征，提高目标的识别 精度。
另外，如何将SAR图像目标检测与其他图像处理任务（如图像分割、目标跟踪 等）相结合，进一步提高SAR图像的应用价值，也是未来的一个研究方向。
总之，SAR图像目标检测是一个富有挑战性和应用价值的研究领域。未来的研 究应不断探索和创新，结合新的技术和方法，进一步提高SAR图像目标检测的 性能和鲁棒性，为实际应用提供更为可靠的解决方案。
4、训练策略调整：我们采用了分阶段训练的方法。首先，我们使用大量的无 标签数据进行预训练，以增强网络对SAR图像背景和噪声的适应性。然后，我 们使用有标签数据进行微调，以使网络能够更准确地检测和识别舰船目标。
5、后处理改进：在目标检测任务中，后处理是关键的一部分。我们提出了一 种新的非极大值抑制（NMS）策略，该策略考虑到了SAR图像中舰船目标的空 间关系和形状特征。此外，我们还引入了一种新的目标标签修正算法，以解决 因SAR图像的分辨率和角度问题导致的目标识别错误。
深度学习驱动下的目标检测研究进展综述
深度学习驱动下的目标检测研究进展综述1. 深度学习驱动下的目标检测综述在过去的几年里，深度学习已经迅速成为人工智能领域最热门的技术之一，并且在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
特别是在目标检测方面，深度学习的应用已经带来了革命性的进步。
目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在识别和定位图像中的物体。
这一任务具有极大的挑战性，因为需要处理复杂的背景、不同的物体形状和尺寸、光照变化等因素。
随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）已经成为目标检测领域的核心组件。
通过构建多层次的神经网络结构，CNN能够自动学习图像中的特征表示，大大提高了目标检测的准确性。
在此基础上，一系列的目标检测算法被提出并持续优化，包括RCNN系列、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
这些算法的发展推动了目标检测技术的不断进步。
RCNN系列算法通过区域提议和卷积神经网络相结合，实现了较高的检测准确率。
YOLO和SSD则通过单阶段的检测方式，大大提高了检测速度，并且保持了较高的准确性。
还有一些算法结合了多种技术，如锚框机制、非极大值抑制等，进一步优化了目标检测的性能。
在深度学习驱动下，目标检测技术在许多领域得到了广泛应用。
在安防领域，目标检测可以用于人脸识别、行人检测等；在自动驾驶领域，目标检测用于车辆、行人、道路标志等的识别；在医疗领域，目标检测可以用于病变识别、细胞检测等。
随着技术的不断发展，目标检测的应用场景将越来越广泛。
尽管深度学习在目标检测方面取得了显著进展，但仍面临一些挑战。
如数据的标注成本高昂、模型的复杂度高、计算资源需求大等问题。
如何进一步提高目标检测的准确性、速度和泛化能力，以及如何降低模型复杂度和计算成本，仍然是目标检测领域需要关注和研究的重要问题。
1.1 目标检测的背景和意义随着计算机视觉技术的迅速发展，目标检测作为其重要分支之一，在众多领域中发挥着越来越重要的作用。
SAR图像目标识别综述
植被具有一定的穿透能力，还能穿透常规伪装，获取目标信 息。因此 ＳＡＲ被广泛应用于军事情报侦查、情报搜集、地形 测绘、攻击引导及打击效果评估等作战任务。ＳＡＲ目标识别 作为 ＳＡＲ图像解译中的重要环节，是各国学者一个长期研 究的难点问题。随着高分辨率 ＳＡＲ的应用，成像区域的不 断扩大，不同成像模式的相继出现，传统的人工解译判读面 临巨大的挑战，存在着速度缓慢，工作量大，易发生误判等问 题，急需发展智能解译技术。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＳＡＲｉｍａｇｅｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｈａｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｖａｌｕｅａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｓｐｅｃｔｓｉｎｂｏｔｈ ｃｉｖｉｌａｎｄｍｉｌｉｔａｒｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｔｉｓａｈｏｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．ＴｈｉｓｒｅｖｉｅｗｐａｐｅｒｗａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆＳＡＲ ｉｍａｇｅｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｅａｃｈｍｅｔｈｏｄ．Ａｍｏｎｇｔｈｅｍ，ｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｈａｓ ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅ，ａｎｄ ｈａｓａｃｈｉｅｖｅｄ ｍａｎｙ ｅｘｃｅｌｌｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｓｏｆＳＡＲｉｍａｇｅｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｅｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＡＲ；ｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ；ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｒｅｖｉｅｗ
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深度卷积神经网络在SAR自动目标识别领域的应用综述
随着科技的发展，雷达成像技术已经成为了一种非常有效的探测手段。
然而，在现实中，由于各种原因，我们不总能够对图像进行较高质量的观测和处理。
在这种情况下，对雷达图像进行自动目标识别已经成为了一个非常重要的研究方向。
而针对这个问题，深度卷积神经网络被认为是一种非常有效的解决方案。
深度卷积神经网络在自然图像领域的表现已经得到了广泛的认可，而在SAR自动目标识别领域，其也具有非常大的应用前景。
由于SAR图像本身的特殊性质，比如图像中目标噪声比
较大，目标的信息密度、灰度等都比较低，因此传统的图像处理方法可能不太适用于这个领域。
而深度卷积神经网络可以通过学习SAR图像中的特征从而快速准确地对目标进行识别。
最早的SAR自动目标识别方法主要是采用了较为传统的图像
处理方法，比如机器学习等。
虽然这些方法相对成熟，但是由于缺少对图像特征的有效提取和分类能力，导致准确率和鲁棒性较低。
而基于深度卷积神经网络的自动目标识别方法可以有效提取图像内部的特征信息，从而达到更加高效准确的目标识别效果。
在实际的应用中，深度卷积神经网络在SAR自动目标识别领
域已经广泛应用。
例如，在2017年，中国学者汪吉昌等人提
出了一种基于深度卷积神经网络的改进模型，可以实现对航空SAR目标的自动识别。
另外，美国海军研究实验室采用了基
于深度卷积神经网络的方法来实现对海洋环境下的目标识别等。
不过，应当指出的是，深度卷积神经网络也存在着一些局限性。
例如，深度卷积神经网络所需要训练的数据量较大，数据的质量和多样性也需要保证。
此外，在某些情况下，由于SAR图
像本身的特殊性质，即使是深度卷积神经网络也会面临识别精度不高，漏识和误识等问题。
综上所述，深度卷积神经网络在SAR自动目标识别领域的应
用具有非常大的潜力。
未来随着技术的不断进步和数据质量的提高，相信深度卷积神经网络在这一领域的表现会更加卓越。