基于嵌入式GPU的SAR实时舰船检测算法CUDA设计

为了实现对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标的实时检测,本文以双参数恒虚警(CFAR)算法为例,提出一种基于ARM+GPU架构的SAR图像舰船目标检测算法的实现方案.该方案在NVIDIA Jetson TK1开发板上的测试结果表明,与传统基于CPU的SAR图像舰船检测算法相比,该方案能够达到数百倍的速度提升,有效解决了利用CPU平台进行舰船目标检测耗时长、效率低的问题.Jetson TK1作为嵌入式处理平台,相对于工作站或服务器,在功耗和便携性方面都具有明显的优势.     

基于调频率捷变的抗移频干扰SAR成像方法

随着合成孔径雷达(SAR)图像的分辨率提高,基于高分辨率SAR图像的舰船检测成为海洋遥感应用中的一个重要课题。针对高分辨率SAR图像,为获取精确的、完整的舰船目标信息而提出一种基于改进的相干散射点(CS)提取的舰船检测方法。该方法的核心是利用SAR图像复数据的确定目标特性,提取出CS,该方法不仅利用了图像复数据的幅度信息,同时利用了相位信息。首先对于原始高分辨率SAR图像复数据进行距离向子视处理,获取子视图像像素的相关系数;然后,由于SAR图像分辨率较高,为获取完整的舰船目标信息,引入局部图像平均相关系数处理;最后设定相关系数阈值,从海域中提取出舰船目标,完成舰船检测。仿真实验结果验证了该检测方法的有效性。     

一种SAR图像舰船目标快速检测方法

基于SAR图像的舰船目标自动检测是海洋监视应用的重要方面,但随着SAR成像能力和图像分辨率的提高,传统的CFAR检测方法已不能满足舰船目标自动检测的要求。针对中高分辨率SAR图像中舰船目标自动检测问题,提出一种基于像素筛选G0分布的SAR图像舰船目标快速检测方法,该方法首先根据像素灰度值出现频率选取阈值对杂波像素进行筛选,然后通过抽样定理对图像进行降分辨率处理,最后再在经过像素筛选的降分辨率图像中实现基于G0分布的自适应CFAR检测。NASA/JPL AIR-SAR实测数据的实验结果表明,该方法不仅能有效减少中高分辨率SAR图像舰船目标自动检测的虚警,而且能显著提高检测效率。     

基于SAR实测数据的舰船成像研究

该文基于机载SAR实测数据,对舰船目标成像进行了研究。SAR成像是针对静止目标,舰船目标表现在SAR图像上是散焦的。基于舰船目标的非合作性,可采用ISAR的方法对其进行成像处理,以得到高分辨的舰船图像。该文介绍了如何从SAR实测数据中提取出舰船目标的回波数据,并讨论了对舰船成像比较有效的ISAR运动补偿方法。最后给出了多艘典型舰船的清晰成像结果。该文提供了机载雷达SAR模式工作时对舰船成像的有效处理方法。     

光学卫星遥感图像舰船目标检测综述

遥感图像的目标检测是把海量遥感数据转化为应用成果的重要一环,而光学遥感图像中舰船目标的检测更是遥感图像处理分析的研究热点,具有重要的应用价值.本文的主要目的是研究光学遥感图像中舰船目标检测的各种方法,对目前采用的检测方法做出系统性总结.重点介绍了基于灰度信息统计特征、视觉显著性、模板匹配和分类学习的四种传统舰船目标检测方法和深度学习方法在舰船目标检测中的应用,并分析了各种方法的优缺点和适用性,同时对舰船目标检测的未来发展进行了展望.     

SAR图像舰船目标检测数据集构建研究综述

算法和数据是影响深度学习技术发展的两大关键因素,大多数学者专注于算法的改进和开拓,仅有少部分学者致力于数据的研究.构建合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船数据集是SAR舰船目标检测项目的第一步,也是星载SAR图像实际工程应用的基础.分析了影响SAR舰船目标检测性能的关键因素,阐述了SAR舰船数据集的构建方法,概述了TerraSAR-X、"哨兵"1号(Sentinel-1)和高分三号(GF-3)三种SAR图像数据源,并对几种公开的SAR舰船数据集进行梳理与分析,总结了各数据集的发展历程,最后指出构建SAR图像舰船数据集仍需考虑的几个方面.     

基于深度学习的SAR图像舰船目标检测综述

近年来,合成孔径雷达成像技术因具备全天时和全天候的目标感测能力,在海洋实时监测和管控等领域发挥着重要作用,特别是高分率SAR图像中的舰船目标检测成为当前的研究热点之一。首先分析基于深度学习的SAR图像舰船目标检测流程,并对样本训练数据集的构建、目标特征的提取和目标框选的设计等关键步骤进行归纳总结。然后对检测流程中的各部分对SAR图像舰船目标检测精度和速度的影响进行对比分析。最后根据当前研究现状,深入分析深度学习算法在舰船检测应用中存在的问题,探讨基于深度学习的SAR图像舰船目标检测的进一步研究方向。     

基于分块预判断的SAR图像舰船目标检测方法

由于具有恒虚警和自适应的能力,恒虚警率(CFAR)是应用最为广泛的SAR图像舰船检测算法之一,它在传统的中低分辨力图像中效果较好。但随着合成孔径雷达(SAR)幅宽与分辨力的提高,这种检测方法已不能满足舰船检测的近实时性要求。本文针对高分辨宽幅SAR图像中的舰船检测问题,提出了一种基于分块预判断的SAR图像舰船目标检测方法。该方法首先对SAR图像进行分块,然后利用一个预先训练的支持向量机(SVM)分类器对所有分块进行可能性判断,最后只对判断为存在目标的分块进行能量比检测。基于实测数据的实验表明,本文方法较以往算法在取得较好检测效果的同时,检测效率也有较大提升。     

HRWS SAR图像舰船目标监视技术研究综述

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是实现舰船目标监视应用的重要遥感手段之一。高分辨率宽测绘带(High Resolution Wide Swath, HRWS) SAR 能够同时获取方位向高分辨率和宽测绘带SAR数据,为SAR图像舰船目标监视带来了新的机遇和挑战。该文综述了国内外SAR图像舰船目标监视技术研究现状,总结了舰船监视对SAR成像系统基本性能要求,结合HRWS SAR成像特点,分析了舰船目标监视面临的关键技术问题,重点介绍了研究小组在HRWS SAR图像舰船目标检测、特征提取、分类识别等关键问题的解决方案和初步研究成果,并指出需进一步研究的方向。      

星载简缩极化SAR海上舰船目标检测性能分析

与全极化相比,简缩极化合成孔径雷达(SAR)因其更宽的幅宽,在海洋监视方面具有先天的优势。针对星载简缩极化SAR图像海上舰船目标检测,在全极化及简缩极化SAR特征参数提取方法研究基础上,基于实测Radarsat-2全极化数据模拟的混合极化(CTLR)模式简缩极化SAR图像数据,通过归一化距离对所提取极化特征参数的舰船目标和海杂波背景区分能力进行了系统分析与比较,在此基础上进一步对全极化及简缩极化的极化特征参数相似性进行了定量分析与评估,得到简缩极化和全极化的舰船目标检测分析结果。结果表明,简缩极化SAR的检测性能总体上接近于全极化。     

基于弹跳射线法的海上目标快速成像与识别算法

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)以全天候、全天时的观测能力,在军事和民用领域有着广泛的应用背景。考虑到SAR研究的成本和效率以及SAR图像在目标检测领域的应用,SAR图像的仿真技术发挥了重要优势。针对传统成像方法耗时较长的问题,本文利用基于弹跳射线法（SBR）的快速成像技术以达到快速获取大批量SAR图像的目的。为了更加精准地识别SAR图像中的目标,在Faster RCNN目标检测网络的基础上,根据真实舰船目标改变候选框的初始尺寸以及利用特征融合的方式对原算法框架加以改进。最后,在Faster RCNN框架中加入特征金字塔结构（Feature pyramid networks,FPN）,进一步提高目标识别算法对SAR图像中的舰船目标检测和识别的能力。      

基于Jetson TX2的SAR船只目标检测实现

深度学习技术在SAR (Synthetic Aperture Radar)船只目标检测领域应用越来越广泛.然而,移动平台(机载/星载)有限的资源限制了基于深度学习的SAR船只目标检测技术应用.为了促进深度学习技术在移动平台的应用,本文开展了基于改进YOLOv2的SAR目标检测算法Jetson TX2嵌入式平台实现研究....     

一种改进的高分辨率SAR图像超像素CFAR舰船检测算法

合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感,难以保证杂波背景中不存在目标像素,并且计算效率较低。针对上述问题,该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先,利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下,定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数,即使在多目标情况下,也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外,基于SAR图像变异系数,提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测,以此消除大量杂波虚警,如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明,与其他方法相比,该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。      

基于中心点回归的大场景SAR图像舰船检测方法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测在军事和民用领域有着重要的应用.然而随着SAR图像成像能力的提升,SAR成像场景越来越大,舰船目标检测存在两个难点:一是舰船目标在整幅图像中所占比例极小,很难与周围背景分开;二是靠岸舰船目标通常密集排列,目标之间难以区分.目前常用基...     

基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取

随着高分辨率星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）系统的研制和使用,利用SAR图像实现快速准确的舰船目标识别分类成为了海上目标侦察监视的重要手段.文中针对SAR舰船目标切片图像,提出一种基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取方法.首先,采用基于Radon变换的分割方法将舰船目标和成像干扰区域进行分离,对分离出的舰船目标切片进行阈值分割处理,并利用形态学手段处理分割图像,减小旁瓣影响,准确提取目标主区域;然后基于椭圆形状约束进行目标区域的细化分割,解决分割区域"毛刺"现象和区域断裂现象,得到舰船目标的最佳图像分割区域;最后,通过逼近目标区域获得其对应的最小外接矩形（minimum enclosing rectangle,MER）,进而实现目标区域几何结构特征的精确提取.通过对获取的高分三号卫星SAR图像数据进行仿真实验,证明了本文方法提取舰船目标几何结构特征的高准确性和强稳定性,对海上舰船目标的识别与分类具有重要意义.     

基于CFAR级联的SAR图像舰船目标检测算法

SAR图像舰船目标检测在军事监视和海洋环境监管等方面有着重要的意义。针对SAR图像的特点,提出了一种基于全局CFAR检测与局部CFAR检测级联的舰船目标检测算法。在全局CFAR检测中,通过海杂波特性拟合优选海杂波统计模型,以较高的虚警率筛选潜在的目标点;在局部CFAR检测中,以潜在目标点的连通区域为单位,通过检测窗口的选取、背景像素的确定和海杂波拟合等步骤以后,以较低的虚警率确定目标。最后,通过条件扩张算法和目标像素聚类完善船只细节。实验结果表明,文中算法在保证良好的检测性能的同时,具有检测效率高、舰船细节完整等优点,为舰船目标鉴别和信息提取提供了良好的保障,更加符合实际应用需求。     

基于级联网络的复杂大场景SAR图像舰船目标快速检测

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测紧贴军事和民用需求,为海洋监视提供重要信息支撑.针对复杂大场景SAR图像,本文设计了一种基于级联网络的舰船目标检测框架,该网络框架主要由D-BiSeNet海陆分割、分块区域筛选和CP-FCOS目标检测三部分组成.通过改进双边网络(D...