申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788968A

主分类号：G06V10/772

分类号：G06V10/772;G06V10/25;G06V10/44;G06T7/62;G06V10/82;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的字典学习SAR舰船目标检测方法，包括如下步骤：对预先获取的SAR图像进行预处理，逐像素提取特征向量，组成特征矩阵；构建基于自注意力机制的字典学习模型，设计增大子字典差异性的目标函数；利用自注意力机制更新字典和计算编码系数，构建具有判别能力的目标和背景子字典；利用特征矩阵作为基于自注意力机制的字典学习模型的输入，得到初步检测结果；通过计算检测结果的连通面积大小、长宽比及复杂度，得到目标的检测结果。本发明构建增大子字典差异性的目标函数，利用自注意力机制学习SAR图像中舰船目标与海杂波背景的不同特征，更好地构建目标和背景的不同子字典，提高SAR舰船目标检测准确性，减少虚警。

主权项：1.一种基于自注意力机制的字典学习SAR舰船目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1对预先获取的SAR图像进行预处理，逐像素提取特征向量，组成特征矩阵；2构建基于自注意力机制的字典学习模型，设计增大子字典差异性的目标函数；3利用自注意力机制更新字典和计算编码系数，构建具有判别能力的目标和背景子字典；4利用步1得到的特征矩阵作为步骤2提出的基于自注意力机制的字典学习模型的输入进行阈值检测，得到初步检测结果；5通过计算检测结果的连通面积大小、长宽比及复杂度，得到目标的检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于自注意力机制的字典学习SAR舰船目标检测方法

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