面向序列ISAR图像的时空联合目标形态变化识别方法

本发明公开了一种面向序列ISAR图像的时空联合目标形态变化识别方法，利用了ISAR图像具有时序性的优势，通过设计预训练的单帧特征提取网络和预训练的时序特征识别网络，实现了对ISAR图像时序样本有无形态变化及时序样本何时开始形态变化的识别，降低了部件间相互遮挡和电磁散射各向异性对形态变化图像识别率的影响，使分类识别结果具有更高精度。引入的半小波残差特征提取层，提高了模型对ISAR图像高低频特征的感知能力、计算效率以及对于目标区域的感知能力；通过引入的门控线性注意力单元，结合了线性注意力机制对长时间序列的推理能力和门控线性单元的信息遗忘能力，提高了模型对ISAR图像的时序特征的感知识别能力。