11、基于SAR图像的飞机检测中深度神经网络架构比较

最新推荐文章于 2025-09-03 15:06:56 发布
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分类专栏： SAR数据与深度学习融合 文章标签： SAR图像 飞机检测 深度神经网络
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基于SAR图像的飞机检测中深度神经网络架构比较

1. 检测性能评估与分析

在飞机检测任务中，使用合成孔径雷达（SAR）图像对不同的深度神经网络（DNN）进行性能评估。评估指标包括正确检测数（CDN）、真实飞机数（GTN）、误报数（FAN）和检测目标数（DTN），同时记录每张SAR图像的测试时间（t1）和完成100个训练周期的训练时间（t2）。

网络 机场 检测率 (DR, CDN/GTN) 误报率 (FAR, FAN/DTN) t1 (s) t2 (h)
EfficientDet - D0 I 96.97% (32/33) 23.81% (10/42) 5.98 5.10
II 77.50% (93/120) 34.51% (49/142) 18.05
III 83.22% (119/143) 46.64% (104/223)
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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的SAR图像舰船目标检测
qq_36130719的博客
12-11 1241
旋转边框的由来是目标检测迈向更加精准的关键一步，如图2.1所示，旋转边框比正常的垂直边框包围起来要更加的紧致，包含其他“目标物”的可能性也会比较 低，同时目标框中的背景信息也更加少，可以近乎完全将船舶与背景分开，这点对 于交叠较多排列紧密的船只尤其重要[47]，同时旋转边框所带来的视觉感受是锚框的 长宽高与真实船舶的尺寸相对一致，所得到的舰船的目标检测就会更加的精准，检 测结果以及视觉感受也会更加优秀。
基于matlab的SAR图像中自动目标识别(附源码)
珞瑜的博客
02-14 2362
此示例使用 MSTAR 待筛选数据数据集的子集，该子集包含 300 个训练和 50 个测试待筛选图像，具有五个不同的目标。使用的目标类型是BTR-60（装甲车），BRDM-2（战车），ZSU-23 / 4（坦克），T62（坦克）和SLICY（多个简单的几何形状静态目标）。这些图像是在15度的凹陷角下拍摄的。本文采用的R-CNN网络不仅解决了检测和识别一体化的问题，而且提供了可扩展到大场景SAR图像的有效且高效的性能解决方案。检测器应返回它认为检测到的目标所在的边界框集合，以及指示每次检测置信度的分数。
10、基于合成孔径雷达图像的飞机检测中深度神经网络架构比较
jupyter5notebook的博客
08-13 58
本文比较了多种深度神经网络在合成孔径雷达（SAR）图像中进行飞机检测的性能。由于SAR图像存在斑点噪声、飞机尺寸和形状异质性以及复杂背景干扰等挑战，选择了SSD、Faster-RCNN、EfficientDet、YOLOv5、EWFAN和EBPA2N六种网络进行实验评估。通过在三个不同复杂程度的机场SAR图像上测试，结果表明EBPA2N在漏检和误报平衡以及复杂背景下检测准确性方面表现最优。文章为未来优化更高效、更准确的飞机检测方法提供了参考。
基于深度学习神经网络SRGAN图像超分重建系统
修行之路
03-29 1059
基于深度学习神经网络SRGAN图像超分重建
题目：机载SAR图像目标检测技术研究
weixin_45969381的博客
05-29 3155
因此，目标检测技术的出现为军事人员提供了一种高效的解决方案，它可以智能筛选图像中的关键信息，大幅提升处理速度。随后，本文对相关技术进行了全面的梳理和介绍，不仅回顾了SAR图像处理技术和目标检测技术的发展历程，还深入分析了现有研究的成果和不足，为后续的研究工作提供了坚实的理论支撑和参考依据。通过引入一种渐进特征金字塔网络（AFPN）模块，融合两个相邻的低级特征开始，逐步将更高级别的特征融入融合过程，从而减少了非相邻级别之间的语义差距，使其能够更好地适应SAR图像的特性，提高了目标检测的准确性和效率。
SAR图像船舶检测+yolov8船舶检测目标检测系统+yolov8 ui界面
qq1309399183的博客
12-23 1775
SAR图像船舶检测+yolov8船舶检测目标检测系统+yolov8 ui界面
4、合成孔径雷达（SAR）图像变化检测方法综述
q9r0s的博客
09-03 51
本文综述了合成孔径雷达（SAR）图像变化检测的多种方法，涵盖基本算子法、多尺度变化检测、基于模糊规则的建筑物变化检测以及多种无监督深度学习方法。详细介绍了各类方法的原理、流程及优缺点，并对比分析了适用场景。文章还探讨了实际应用中的选择建议与未来发展趋势，如深度学习融合、多源数据协同和检测流程智能化，旨在为SAR变化检测领域的研究与应用提供系统性参考。
YOLOv8+SAR图像船舶目标检测系统
qq1309399183的博客
12-12 1426
YOLOv8+SAR图像船舶目标检测系统
9、合成孔径雷达图像导航与飞机检测技术解析
jupyter5notebook的博客
08-12 48
本文探讨了合成孔径雷达（SAR）图像在导航和飞机检测任务中的应用。通过构建基于连体神经网络的深度学习模型，结合对比损失和三元组损失函数，实现了SAR图像的高效检索与导航。同时，针对飞机检测面临的尺度异质性、复杂背景干扰和斑点噪声等挑战，评估了六种深度神经网络的性能。实验结果表明，该方法具有良好的可扩展性和准确性，为SAR图像在导航和目标检测领域的应用提供了重要参考。
网络游戏-基于无监督深度神经网络的SAR图像变化检测方法.zip
09-19
基于无监督深度神经网络的 SAR 图像变化检测方法主要依赖于自编码器、生成对抗网络（GANs）、卷积自编码器（CAEs）等模型。这些模型能够在没有标签数据的情况下，通过学习 SAR 图像的内在结构和特征来自行发现变化...
基于深度学习神经网络的SAR图像目标识别算法.pdf
08-19
本文中提出的基于深度学习神经网络的SAR图像目标识别算法可以应用于实际应用中，例如对SAR图像中的飞机、船舶、车辆等目标进行识别和分类。该算法可以自动学习到图像的特征表示，并且可以处理大规模数据，从而提高...
nvidia-docker离线安装包
11-25
安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-25
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
小爱课程表适配教程[源码]
最新发布
11-25
本文详细介绍了如何适配新版小爱课程表与正方教务系统课表，包括安装开发者工具、分析文档、编写代码（provider.js、parser.js、timer.js）以及处理特殊课程情况（如专修课、个人课表、多周循环课程）。文章提供了完整的代码示例和解析方法，帮助开发者快速实现课表适配。通过本文的指导，读者可以轻松完成小爱课程表与教务系统的对接，提升课表管理的便捷性。
51单片机c源码-非门数字芯片测试
11-25
51单片机c源码-非门数字芯片测试
Python创建3D水循环模型[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用Python的科学计算库NumPy和可视化库Matplotlib来创建一个3D水循环模型。通过示例代码展示了如何生成数据并利用Matplotlib的3D绘图功能进行可视化。代码中使用了numpy生成线性空间数据，并通过数学函数计算x、y、z坐标，最终使用mpl_toolkits.mplot3d的Axes3D模块进行3D绘图。这为想要学习Python科学计算和3D可视化的读者提供了一个实用的入门示例。
51单片机c源码-实用密码锁
11-25
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基于卷积小波神经网络的SAR图像海冰变化检测
本项目提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与小波神经网络（WNN）相结合的混合深度学习架构，用于实现SAR图像中的海冰变化区域提取。其核心思想是利用卷积神经网络强大的局部特征提取能力，同时引入小波变换的多尺度...
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