基于深度学习的SAR图像舰船检测

资 源 简 介

基于深度学习的SAR图像舰船检测

详 情 说 明

SAR（合成孔径雷达）图像舰船检测在海洋监视、渔业管理和军事侦察等领域具有重要应用价值。与传统光学图像不同，SAR具有全天候、全天时成像能力，但同时也存在斑点噪声严重、目标特征复杂等挑战。近年来，基于深度学习的方法显著提升了SAR舰船检测的精度和效率。

典型技术路线通常包含以下关键环节：首先通过数据增强解决SAR样本不足的问题，常见的做法是添加相干斑噪声或几何变换；接着设计适应SAR特性的网络结构，比如在YOLO或Faster R-CNN框架中加入注意力机制来抑制海杂波干扰；最后针对舰船目标多尺度的特点，采用特征金字塔网络（FPN）来提升小目标检测能力。

当前的研究热点集中在三个方面：利用生成对抗网络（GAN）合成高质量训练样本，开发轻量化模型以适应星载设备部署，以及结合时序SAR图像实现动态轨迹分析。这些技术进步正推动着舰船检测系统向实时化、智能化方向发展。