申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2022-12-31

公开（公告）日：2023-04-04

公开（公告）号：CN115909078A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/80

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的视为撤回

法律状态：2023.08.29#发明专利申请公布后的视为撤回;2023.04.04#公开

摘要：一种基于HRRP与SAR数据特征级融合的舰船分类方法，包括以下步骤；输入同一时刻对同一目标的HRRP与SAR探测数据，各自进行预处理，并划分训练集和测试集；构建SAR影像特征分离模块，降低各个样本间特征的相关性，增加样本特征距离；构建SAR影像特征聚合模块，将已分离样本特征中的同类特征进行聚合；构建基于注意力机制的一维距离像特征提取模块，提取HRRP中的舰船细节特征；构建HRRP与SAR数据特征融合分类模块，融合HRRP与SAR数据的特征进行目标的分类；对搭建好的多源特征融合分类模型进行有监督的训练，得到合适该模型的参数；将待分类舰船目标数据送入训练好的多源特征融合分类模型中进行分类，得到分类结果。本发明提高了舰船分类的精度以及鲁棒性。

主权项：1.一种基于HRRP与SAR数据特征级融合的舰船分类方法，其特征在于，包括以下步骤；S101：获取同一时刻对同一舰船目标的HRRP与SAR探测数据，各自进行预处理，并划分训练集和测试集；S102：构建SAR影像特征分离模块，降低各个探测数据样本间特征的相关性，增加样本特征距离；S103：构建SAR影像特征聚合模块，将S102输出的已分离样本特征中的同类特征进行聚合，减小类内距离、增大类间距离，增强分类性能；S104：构建基于注意力机制的一维距离像特征提取模块，提取HRRP中的舰船细节特征；S105：构建HRRP与SAR数据特征融合分类模块，融合HRRP与SAR数据的特征进行目标分类；S106：对搭建好的多源特征融合分类模型进行有监督的训练，得到合适该模型的参数；S107：将待分类舰船目标数据送入训练好的多源特征融合分类模型中进行分类，得到分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 一种基于HRRP与SAR数据特征级融合的舰船分类方法

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