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空天防御  2025, Vol. 8 Issue (5): 64-74    
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基于深度学习的SAR图像舰船尾迹旋转框检测算法研究
夏伊琳1,2, 刘刚3, 鄢丛强4, 蔡云泽1,2,5
1. 上海交通大学 自动化与感知学院,上海 200240; 2. 上海交通大学 系统控制与信息处理教育部重点实验室, 上海 200240; 3. 上海卫星工程研究所,上海 201109; 4. 中国航空无线电电子研究所,上海 200241; 5. 上海交通大学 海底科学与划界全国重点实验室,上海 200240
Research on Deep Learning-Based Rotation Detection Algorithms for Ship Wakes in SAR Images
XIA Yilin1,2, LIU Gang3, YAN Congqiang4, CAI Yunze1,2,5
1. School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China; 2. Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China; 3. Shanghai Institute of Satellite Engineering, Shanghai 201109, China; 4. China Institute of Aeronautical Radio Electronics, Shanghai 200241, China; 5. State Key Laboratory of Submarine Geoscience, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China
全文: PDF(21764 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对基于深度学习的水平框检测算法在合成孔径雷达(SAR)图像舰船尾迹检测中存在背景像素冗余,以及传统检测方法设计复杂且无法有效识别弯曲尾迹等问题,本文提出一种基于深度学习的旋转框检测算法。该算法的整体网络框架包含3个核心部分:特征提取模块、特征融合模块及预测头网络。其中,特征提取模块负责从输入的SAR图像中提取关键特征信息;特征融合模块进一步整合这些特征并增强模型对尾迹形态的感知能力;预测头网络基于融合后的特征使用旋转框对目标进行精确定位,并输出中心点位置、旋转角度等检测结果。实验结果表明,与其他旋转目标检测算法相比,本算法在SAR图像舰船尾迹检测中精度更高,能够有效区分目标和背景,从而很好地完成不同场景下的SAR图像舰船尾迹检测任务。
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关键词 SAR图像深度学习舰船尾迹检测    
Abstract:This paper proposed a deep learning-based rotated bounding box detection algorithm for ship wake detection in synthetic aperture radar (SAR) images. The proposed algorithm addressed the issue of background pixel redundancy in horizontal bounding box detection algorithms and the complex design of traditional detection methods, which fail to identify curved wakes effectively. The overall network framework of the algorithm consisted of three core components: a feature extraction module, a feature fusion module, and a prediction head network. The feature extraction module was responsible for extracting key feature information from the input SAR images. The feature fusion module further integrated these features to enhance the model's perception of the wake morphology. Finally, the prediction head network would provide precise target localization based on the fused features. The results of the rotated bounding box detection were acquired, including the center point position and rotation angle. Experimental results show that compared to other rotated target detection algorithms, the proposed algorithm achieves higher accuracy in SAR image ship wake detection tasks and effectively distinguishes between targets and backgrounds, thus accomplishing the task of SAR image ship wake detection under various scenarios.
Key wordsSAR Images    deep learning    ship wake detection
收稿日期: 2025-03-04      出版日期: 2025-10-31
ZTFLH:  TN 957.52  
基金资助:航空科学基金项目(20220001057001,20240001057002)
通讯作者: 蔡云泽(1975—),女,博士,研究员,博士生导师。   
作者简介: 夏伊琳(2002—),女,硕士研究生。
引用本文:   
夏伊琳, 刘刚, 鄢丛强, 蔡云泽. 基于深度学习的SAR图像舰船尾迹旋转框检测算法研究[J]. 空天防御, 2025, 8(5): 64-74.
XIA Yilin, LIU Gang, YAN Congqiang, CAI Yunze. Research on Deep Learning-Based Rotation Detection Algorithms for Ship Wakes in SAR Images. Air & Space Defense, 2025, 8(5): 64-74.
链接本文:  
https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/      或      https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/Y2025/V8/I5/64

参考文献
[1] . 基于CEEMDAN 和 GRU的停车位预测[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(5): 962-975.
[2] . 面向太阳能电池复杂缺陷检测的新型多步深度学习方法[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(5): 1050-1064.
[3] . 基于ALBERT的中国诗酒文化命名实体识别[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(5): 1065-1072.
[4] 许强, 马跃华, 许可, 潘俊. 雷达目标智能识别方法研究综述[J]. 空天防御, 2025, 8(5): 1-9.
[5] 梁煜婉, 肖朝昀, 李明广, 孟江山, 周建烽, 黄山景, 朱浩杰. 基于长短时记忆的真空预压地基沉降预测[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(4): 525-532.
[6] 赵紫昱, 王绪泉, 马杰, 邢裕杰, 顿雄, 王占山, 程鑫彬. 轻薄红外计算成像重建算法的边缘芯片部署方法研究[J]. 空天防御, 2025, 8(4): 85-93.
[7] . 基于双流自编码器的无监督动作识别[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(2): 330-336.
[8] . 基于RGB-D图像的机器人抓取检测高效全卷积网络和优化方法[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(2): 399-416.
[9] 詹泽辉, 钟铭恩, 袁彬淦, 谭佳威, 范康. 随机平视摄像条件下的路边车辆违停检测[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(10): 1568-1580.
[10] 徐旺旺1,2,许良凤1,2,刘宁徽3,律娜3. 基于多注意力卷积神经网络的乳腺癌组织学图像诊断[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(1): 91-106.
[11] Sahaya Anselin Nisha1, NARMADHA R.1, AMIRTHALAKSHMI T. M.2, BALAMURUGAN V.1, VEDANARAYANAN V.1. LOBO优化的深度卷积神经网络用于脑肿瘤分类[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2025, 30(1): 107-114.
[12] 孙佳哲, 邹鹰. 基于深度学习的码头电子围栏识别应用[J]. 海洋工程装备与技术, 2025, 12(1): 87-93.
[13] 王于波, 郝玲, 徐飞, 陈文彬, 郑利斌, 陈磊, 闵勇. 分布式光伏集群发电功率波动模式识别与超短期概率预测[J]. 上海交通大学学报, 2024, 58(9): 1334-1343.
[14] 李明爱1, 2, 魏丽娜1. 基于朴素卷积神经网络和线性插值的运动想像分类[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2024, 29(6): 958-966.
[15] 崔闪, 潘俊杨, 王伟, 郭叶, 许江涛. 基于深度学习的防空反导拦截决策研究[J]. 空天防御, 2024, 7(5): 54-64.
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