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
基于深度学习的极化SAR图像分类和变化检测
基于深度学习的极化SAR图像分类和变化检测基于深度学习的极化SAR图像分类和变化检测摘要：随着合成孔径雷达（SAR）技术的广泛应用，极化SAR图像在军事、环境监测、农业等领域具有重要价值。
然而，极化SAR图像的分类和变化检测在传统方法中面临诸多挑战。
本文提出基于深度学习的方法，通过利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，实现了高效且准确的极化SAR图像分类和变化检测。
1. 引言合成孔径雷达（SAR）技术是一种通过记录回波信号并成像来获取地物信息的无源雷达技术。
它能够独立于天气和光照条件，适用于各种环境，因而在空间信息获取中具有广泛应用前景。
极化SAR技术则是对SAR信号进行极化处理，进一步提取地物散射信息，有助于实现更准确的地物分类和变化检测。
2. 极化SAR图像分类极化SAR图像分类是将图像中的像素点分到预先定义的不同类别中的任务。
传统的方法通常建立在手工设计的特征上，例如极化散射特性、纹理及统计特征。
然而，这些方法容易受到噪声和干扰的影响，且需要大量人工参与，限制了分类算法的性能和适用性。
基于深度学习的极化SAR图像分类方法则通过学习数据中的特征，能够自动提取和选择适用于分类的最佳特征。
2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门设计用于处理具有网格结构数据（如图像和音频）的深度学习模型。
它能够通过多个卷积层和池化层，自动学习图像的局部特征和整体特征，从而实现图像的分类。
在极化SAR图像分类中，我们可以将极化SAR图像作为输入，构建卷积神经网络模型进行训练和分类。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型，它能够利用前一时刻的输出作为当前时刻的输入，从而实现对序列数据的建模和预测。
在极化SAR图像分类中，我们可以将极化SAR图像序列作为输入，通过循环神经网络模型学习序列的特征，实现序列的分类。
3. 极化SAR图像变化检测极化SAR图像变化检测是指对不同时间或不同观测条件下的极化SAR图像进行比较，找出图像间的变化。
SAR图像舰船目标检测与分类方法研究
SAR图像舰船目标检测与分类方法研究SAR图像舰船目标检测与分类方法研究摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）技术在海洋监测、军事侦察等领域具有重要的应用价值。
其中，SAR图像中的舰船目标检测与分类一直是研究的热点和难点。
本文针对这一问题展开研究，提出了一种基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法，并进行实验验证。
关键词：SAR图像；舰船目标；目标检测与分类；深度学习1.引言合成孔径雷达技术利用雷达装置对航空器等运动物体发送射频波，通过接收回波并经过信号处理，可以形成高分辨率的雷达图像。
与光学图像和红外图像相比，SAR图像不受天气和光照条件的限制，适用于复杂环境下的目标检测和识别。
因此，SAR图像在军事、海洋监测等领域具有广阔的应用前景。
2.舰船目标的特征分析舰船目标在SAR图像中具有一些特定的特征。
首先，船体通常具有大而连续的背景散射，同时还存在尖峰回波和缺陷散射等现象。
其次，舰船目标具有各种各样的形状和大小，从大型军舰到小型渔船都可能出现在SAR图像中。
因此，基于这些特征进行舰船目标的检测与分类是一项具有挑战性的任务。
3.传统方法的不足传统的SAR图像舰船目标检测与分类方法通常基于阈值分割、纹理特征提取等手段。
然而，这些方法往往无法很好地处理舰船目标的各种特征，且对于目标的尺寸、形状变化较为敏感。
因此，需要采用更加灵活和有效的方法来解决这一问题。
4.基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法深度学习是一种多层次、非线性的机器学习方法，具有较强的图像处理和模式识别能力。
本文提出了一种基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法。
具体步骤如下：(1) 数据准备：收集一系列具有舰船目标的SAR图像，并进行人工标注得到目标的位置信息。
(2) 数据预处理：对SAR图像进行去噪、增强等预处理操作，以提升目标的可辨识性。
(3) 深度学习模型的构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），并根据标注的目标位置信息进行训练。
图像识别的技术现状和发展趋势
图像识别的技术现状和发展趋势随着科技的快速发展，图像识别技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
从人脸识别到物体识别，从安全监控到智能驾驶，图像识别技术在各个领域都有广泛的应用。
本文将介绍图像识别技术的现状、发展趋势以及具体应用案例。
图像识别技术主要涉及到的算法有深度学习的卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、特征提取等。
其中，卷积神经网络在图像识别领域取得了显著的成果，它能够自动学习图像的特征，提高了图像识别的准确率。
在图像识别领域，常用的数据集包括MNIST、CIFAR-ImageNet等。
这些数据集包含了大量的标签化图像数据，为研究者提供了充足的训练样本。
图像识别的评价指标主要包括准确率、召回率、F1分数等，用于衡量模型的性能。
随着深度学习技术的进步，未来图像识别技术将更加注重模型结构的优化和新型算法的探索。
例如，研究人员正在尝试使用更复杂的神经网络模型，如Transformer、GPT等，以提高图像识别的性能。
随着图像识别技术的不断发展，其应用领域也将越来越广泛。
未来，图像识别技术将更多地与机器人技术、虚拟现实技术等相结合，为人们的生活带来更多便利。
随着图像识别技术的广泛应用，相关产业也将逐渐壮大。
例如，图像识别技术公司将会提供更多的解决方案，推动全球经济的发展。
以自动驾驶汽车为例，图像识别技术在其中扮演着至关重要的角色。
自动驾驶汽车需要利用图像识别技术来识别道路上的行人、车辆、交通信号等信息，从而实现安全驾驶。
通过深度学习的卷积神经网络，自动驾驶汽车能够实现对道路状况的实时监控和准确判断，提高行车安全性能。
同时，自动驾驶汽车还能够通过高精度地图、雷达等手段获取更多环境信息，结合人工智能技术实现更加智能的驾驶。
图像识别技术作为领域的重要分支，已经得到了广泛的应用并取得了显著的成果。
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，图像识别技术将在未来发挥更大的作用，推动社会的科技进步和产业发展。
深度学习在目标识别中的应用研究
深度学习在目标识别中的应用研究深度学习是一种模拟人类大脑神经网络的机器学习技术，它具有处理大量数据、识别模式和进行自主学习的能力。
在近年来，深度学习技术已经在目标识别领域取得了突破性的进展，成为该领域的主要方法之一、本文将介绍深度学习在目标识别中的应用研究内容。
目标识别是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在让计算机能够自动识别图像或视频中的目标物体。
传统的目标识别方法通常需要手动提取特征并设计分类器，这种方法在处理复杂场景或大规模数据时存在一定的局限性。
而深度学习技术通过构建多层神经网络，可以自动从原始数据中学习特征，并进行高效的目标识别。
1.卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是深度学习中最经典和最常用的网络结构，它通过多个卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。
CNN在图像目标识别方面具有很高的准确率和鲁棒性，已经在识别物体、人脸、车辆等方面取得了显著的成果。
2. 目标检测：目标检测是在图像中同时定位和分类多个目标的任务。
深度学习方法可以通过将目标检测问题转化为回归或分类问题，通过训练网络来实现目标的定位和识别。
其中，基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和其改进算法如快速R-CNN、区域卷积神经网络（R-FCN）和YOLO（You Only Look Once）等已经在目标检测领域取得了很大的突破。
3.语义分割：语义分割是将图像分割成不同的语义区域并进行分类的任务。
深度学习可以通过对全局和局部信息进行建模，对图像进行像素级别的分类。
目前常用的语义分割方法有基于全卷积网络（FCN）和条件随机场（CRF）的方法，这些方法在自动驾驶、医学图像分析等领域得到了广泛应用。
4.目标跟踪：目标跟踪是追踪视频帧中的目标物体的轨迹和状态的任务。
深度学习可以通过在训练集中使用标记的目标轨迹来学习目标的外观和运动模型，从而实现目标的跟踪。
主要的深度学习目标跟踪方法包括基于卷积神经网络的方法和循环神经网络（RNN）的方法。
基于卷积神经网络的图像目标检测与识别算法研究
基于卷积神经网络的图像目标检测与识别算法研究近年来，随着计算机视觉领域的快速发展，图像目标检测与识别技术在许多领域中扮演着重要的角色。
其中，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的图像目标检测与识别算法成为研究的热点之一。
本文将探讨基于卷积神经网络的图像目标检测与识别算法的研究现状以及相关的技术进展。
首先，我们将介绍卷积神经网络的基本原理以及其在图像处理领域的应用。
卷积神经网络是一种基于深度学习的神经网络模型，通过多层的卷积与池化操作，实现对图像中特征的提取与表示。
相比于传统的图像处理算法，卷积神经网络能够自动从大量的数据中学习到有效的特征表示，从而提高图像目标检测与识别的性能。
接着，我们将讨论基于卷积神经网络的目标检测算法。
目标检测是指在图像中定位和识别多个目标的任务。
在卷积神经网络的基础上，研究者们提出了一系列的目标检测算法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
这些算法通过引入区域提取、候选框生成和目标分类等模块，实现了高效准确的目标检测。
在这些算法中，候选框生成的方法有Selective Search、EdgeBoxes等，目标分类的方法有多种，如Softmax分类器、支持向量机等。
另外，我们还将探讨基于卷积神经网络的图像识别算法。
图像识别是指将图像分类为预定义的多个类别的任务。
卷积神经网络经过训练后能够学习到物体的特征表示，从而实现对图像的识别。
在图像识别领域，卷积神经网络已经取得了很多突破性的结果。
例如，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，DCNN）在ImageNet图像识别竞赛中的表现超越了传统的图像识别算法，进一步推动了图像识别技术的发展。
此外，我们还将讨论一些图像目标检测与识别算法在实际应用中的挑战和改进方向。
例如，目标检测算法在处理大规模图像数据时可能会出现计算量大、时间复杂度高的问题。
基于深度学习的SAR成像技术研究
基于深度学习的SAR成像技术研究随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了各个领域中最为热门的研究方向之一。
在雷达成像领域中，正是基于深度学习的SAR成像技术悄然崛起，引起了广泛的关注和研究。
本文将从SAR成像技术的基本原理、深度学习在SAR 成像技术中的应用以及SAR成像技术发展面临的挑战等方面进行分析和论述。
SAR成像技术的基本原理SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术是一种采用合成孔径雷达进行空间成像的技术。
与光学成像不同，SAR成像技术利用电波进行成像，因此具有穿透云层、雾霾等大气干扰的优势。
SAR成像技术的基本原理是利用辐射源向目标物体发出一束电磁波，当电磁波遇到物体时，波将被散射并反射回雷达，通过接收回波信号并计算其物理参数，可以形成该物体的成像图像。
在雷达运动过程中，雷达会不断地发射电磁波，接受回波信号，并进行记录和处理，最后将这些数据综合起来进行成像。
深度学习在SAR成像技术中的应用SAR成像技术在诸多领域中都有着广泛的应用，如地质勘探、亚洲人造卫星探测等。
然而，由于雷达成像技术具有复杂性和高度变化性，传统的SAR成像方法存在着很多技术瓶颈。
随着深度学习技术的不断发展，许多研究者开始将其应用于SAR成像技术中，为SAR成像技术的快速发展注入了新的动力。
深度学习在SAR成像技术中主要应用于以下三个方面：SAR成像算法优化、SAR目标检测、SAR图像分类。
具体而言，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）等算法对SAR图像进行优化和处理，从而获得更加准确的成像效果。
另外，深度学习在SAR目标检测上也有着广泛的应用，例如可以使用R-CNN、Fast R-CNN等算法进行目标检测，将SAR成像技术应用到如船舶、机场、车站等场景中。
此外，深度学习在SAR图像分类中的应用也不断得到了验证。
通过将深度学习算法应用于图像分类中，可以将SAR图像按照海洋、陆地、城市等类别进行分类，提高了SAR成像技术的应用价值。
卷积神经网络应用于雷达目标检测
2020年第6期 导 弹 与 航 天 运 载 技 术 No.6 2020 总第377期 MISSILES AND SPACE VEHICLES Sum No.377收稿日期：2019-05-24；修回日期：2019-07-05基金项目：国家重点研发计划资助（2016YFC0800402）文章编号：1004-7182(2020)06-0084-07 DOI ：10.7654/j.issn.1004-7182.20200616卷积神经网络应用于雷达目标检测赵晨帆，王 萍，邢冠培，叶 舟，王 锦（上海航天电子技术研究所，上海，201109）摘要：为了提高脉冲多普勒雷达在城市、郊区等复杂环境下，对低慢小飞行器进行目标检测的能力，利用卷积神经网络在特征提取和分类方面的优势，提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法。
通过仿真白噪声和瑞利分布、韦布尔分布和K 分布等杂波环境中的脉冲多普勒雷达回波信号，对比相同条件下CFAR 检测器和CNN 的检测结果，发现卷积神经网络比恒警虚检测器拥有更优的检测性能，检测概率至少提高0.01。
关键词：雷达目标检测；卷积神经网络；瑞利分布；韦布尔分布；K 分布 中图分类号：TN957.51 文献标识码：AConvolutional Neural Network Applied to Radar Target DetectionZhao Chen-fan, Wang Ping, Xing Guan-pei, Ye Zhou, Wang Jin（Shanghai Aerospace Electronic Technology Institute, Shanghai, 201109）Abstract: In order to improve the detection ability of pulse Doppler radar in target detection of LSS targets (low-altitude,slow-speed, and small-scale targets) in complex environments such as urban and suburban. Based on the advantages of convolutional neural network (CNN) in feature extraction and classification, a target detection method based on convolutional neural network is proposed. By simulating radar echo signals in clutter environment such as white noise and Rayleigh distribution, Weibull distribution and K distribution, CFAR detector and CNN are compared under the same conditions. The detection results show that CNN has better detection performance than CFAR detector, and the detection probability is increased by at least 0.01.Key words: radar target detection; convolutional neural network; Rayleigh distribution; Weibull distribution; K distribution0 引 言近年来，随着无人机等低空、慢速、小型目标（下文简称低慢小）飞行器的快速发展与低空空域管制的逐渐开放，低慢小目标违规飞行的事件日益增多，产生了较大的负面影响[1]。
深度卷积神经网络在光学影像分类中的应用综述
深度卷积神经网络在光学影像分类中的应用 综述
同济大学 罗新
2018年1月25日
深度学习遥感应用
AutoEncoder自动编码器(Vincent, et al., 2010) RNN循环神经网络(Mou et al., 2017)
深度学习
Geoffrey Hinton
University of Toronto
1、CNN介绍及实现
经典CNN模型
ImageNet LSVRC图像识别竞赛
LeNet（2层）, 1986 AlexNet（8层），2012年，ImageNet竞赛冠军
GoogleNet（22层），2014年，ImageNet竞赛冠军 VGGNet(19层)，2014年, ImageNet竞赛亚军 ReNet（152层），2015年，ImageNet竞赛冠军
遥 感 应 用
CNN卷积神 经网络
SAR影 像处理
目标识别(Chen et al., 2016) 影像配准(Wang et al., 2017) 目标识别(Chen et al., 2016)
其 他 领 域 应 用
光学影 像处理
图像分割(Alam et al., 2016) 高分影像分类
(Nogueira et al., 2017)
ImageNet Classification top-5 error: 3.57%
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1、CNN介绍及实现
主流深度学习框架
各个开源框架在GitHub上的数据统计(2017年1月)
Reference: /zuochao_2013/article/details/56024172
Softmax层
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卷积神经网络研究综述
卷积神经网络研究综述周飞燕;金林鹏;董军【期刊名称】《计算机学报》【年(卷),期】2017(040)006【摘要】作为一个十余年来快速发展的崭新领域,深度学习受到了越来越多研究者的关注,它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势.深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示,而这些表示具有良好的泛化能力.它克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题.且随着训练数据集数量的显著增长以及芯片处理能力的剧增,它在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然,因此也促进了人工智能的发展.深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法,深层神经网络是目前的主要形式,其神经元间的连接模式受启发于动物视觉皮层组织,而卷积神经网络则是其中一种经典而广泛应用的结构.卷积神经网络的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度,减少训练参数的数目,使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性,并具有强鲁棒性和容错能力,且也易于训练和优化.基于这些优越的特性,它在各种信号和信息处理任务中的性能优于标准的全连接神经网络.该文首先概述了卷积神经网络的发展历史,然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构.接着,详细分析了卷积神经网络的结构,包括卷积层、池化层、全连接层,它们发挥着不同的作用.然后,讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络.同时,还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具.此外,该文以图像分类、人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例,对卷积神经网络的应用作了归纳.卷积神经网络与递归神经网络的集成是一个途径.为了给读者以尽可能多的借鉴,该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响.最后,给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若干问题.%As a new and rapidly growing field for more than ten years,deep learning has gained more and more attention from different pared with shallow architectures,it has great advantages in both feature extracting and model fitting.And it is very good at discovering increasingly abstract feature representations whose generalization ability is strong from the raw input data.It also has successfully solved some problems which were considered difficult to solve in artificial intelligence in the past.Furthermore,with the outstandingly increased size of data used for training and the drastic increases in chip processing capabilities,it has resulted in significant progress and been used in a broad area of applications such as object detection,computer vision,natural language processing,speech recognition and semantic parsing and so on,thus also promoting the advancement of artificial intelligence.Deep learning which consists of multiple levels of non-linear transformations is a hierarchical machine learning method.And deep neural network is the main form of the present deep learning method in which the connectivity pattern between its neurons is inspired by the organization of the animal visual cortex.Convolutional neural network that has been widely used is a classic kind of deep neural network.There are several characteristics such as local connections,shared weights,pooling etc.These features can reduce the complexity of the network and the number of training parameters,and they also can make the model creatingsome degree of invariance to shift,distortion and scale and having strong robustness and fault tolerance.So it is easy to train and optimize its network structure.Based on these predominant characteristics,it has been shown to outperform the standard fully connected neural networks in a variety of signal and information processing tasks.In this paper,first of all,the historical development of convolutional neural network is summarized.After that,the structures of a neuron model and multilayer perception are ter on,a detailed analysis of the convolutional neural network architecture which is comprised of a number of convolutional layers and pooling layers followed by fully connected layers is given.Different kinds of layers in convolutional neural network architecture play different roles.Then,a few improved algorithms such as Network in Network and spatial transformer networks of convolutional neural network are described.Meanwhile,the supervised learning and unsupervised learning method of convolutional neural network and some widely used open source tools are introduced,respectively.In addition,the application of convolutional neural network on image classification,face recognition,audio retrieve,electrocardiogram classification,object detection,and so on is analyzed.Integrating of convolutional neural network and recurrent neural network to train inputted data could be an alternative machine learning approach.Finally,different convolution neural network structures with different parameters and different depths are tested.Through a series of experiments,the relations between these parameters in these models and the influence of different parametersettings are preliminary grasped.Some advantages and remained issues of convolutional neural network and its applications are concluded.【总页数】23页(P1229-1251)【作者】周飞燕;金林鹏;董军【作者单位】中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所江苏苏州 215123;中国科学院大学北京 100049;中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所江苏苏州215123;中国科学院大学北京 100049;中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所江苏苏州 215123【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.卷积神经网络研究综述 [J], 李炳臻;刘克;顾佼佼;姜文志2.基于卷积神经网络的脑年龄预测模型研究综述 [J], 林岚;金悦;吴水才3.基于卷积神经网络的植物病虫害识别研究综述 [J], 骆润玫;王卫星4.脑群体图中图卷积神经网络应用研究综述 [J], 张格;林岚;吴水才5.基于卷积神经网络的三维目标检测研究综述 [J], 王亚东;田永林;李国强;王坤峰;李大字因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述卢宏涛;张秦川【摘要】随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力.使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩.本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作.然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍.最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2016(031)001【总页数】17页(P1-17)【关键词】深度学习;卷积神经网络;图像识别;目标检测;计算机视觉【作者】卢宏涛;张秦川【作者单位】上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240;上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240【正文语种】中文【中图分类】TP391图像识别是一种利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是计算机视觉领域的一个主要研究方向，在以图像为主体的智能化数据采集与处理中具有十分重要的作用和影响。
使用图像识别技术能够有效地处理特定目标物体的检测和识别(如人脸、手写字符或是商品)、图像的分类标注以及主观图像质量评估等问题。
目前图像识别技术在图像搜索、商品推荐、用户行为分析以及人脸识别等互联网应用产品中具有巨大的商业市场和良好的应用前景，同时在智能机器人、无人自动驾驶和无人机等高新科技产业以及生物学、医学和地质学等众多学科领域具有广阔的应用前景。
无人机SAR运动目标检测与成像方法研究
无人机SAR运动目标检测与成像方法研究一、引言1. 研究背景与意义随着无人机技术的迅猛发展，无人机平台已经成为遥感领域中的重要工具。
合成孔径雷达（SAR）作为一种主动式微波遥感技术，具有全天时、全天候的成像能力，因此在无人机平台上搭载SAR系统具有巨大的应用潜力。
无人机SAR系统能够实现对地表的高分辨率成像，并且在灾害监测、军事侦察、地形测绘等领域发挥着重要作用。
然而，无人机SAR系统在进行成像时，常常会受到运动目标的影响，导致成像质量下降。
因此，研究无人机SAR运动目标检测与成像方法具有重要的实际意义。
通过对运动目标的准确检测与成像，可以提高无人机SAR系统的成像质量和应用效果，为相关领域的决策提供更为准确、可靠的信息支持。
2. 研究现状目前，国内外在无人机SAR运动目标检测与成像方面已经取得了一定的研究进展。
传统的方法主要基于信号处理、图像处理和计算机视觉等技术，通过对回波信号或图像序列进行处理来检测运动目标。
然而，这些方法在处理复杂场景和微弱目标时往往存在性能瓶颈。
近年来，深度学习等人工智能技术在图像处理领域取得了显著的成功，也为无人机SAR运动目标检测与成像提供了新的思路和方法。
通过构建深度神经网络模型，可以实现对运动目标的自动检测和成像，提高检测的准确性和鲁棒性。
然而，深度学习模型在训练过程中需要大量的标注数据，而在实际应用中往往难以获取足够数量的标注样本，这是当前研究面临的一个挑战。
3. 研究目标与内容本研究的目标是针对无人机SAR系统中的运动目标检测与成像问题，提出一种有效的方法来提高检测的准确性和成像的质量。
具体研究内容包括：分析运动目标的特性，研究传统的运动目标检测方法及其性能瓶颈；探索深度学习等人工智能技术在运动目标检测与成像中的应用潜力；设计并实现一种基于深度学习的无人机SAR运动目标检测与成像方法；通过实验验证所提方法的有效性和优越性。
二、无人机SAR系统基础1. 无人机平台无人机平台是无人机SAR系统的重要组成部分，其类型、载荷能力和技术参数直接影响到系统的性能和成像质量。
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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。