摘要
本发明公开了一种多模态合成孔径雷达影像目标识别方法及系统,属于图像数据识别领域,所述方法包括:从原始SAR数据中提取特征信息,对多模态数据进行标准化处理;对SAR数据和多模态数据进行跨去噪处理,保留图像中的关键特征和目标信息;对SAR数据和多模态数据进行层级化几何配准,确保不同模态的空间关系一致;通过卷积神经网络提取和融合经过层级化几何配准后的数据,在提取到各模态数据的特征后,通过全连接层、卷积层以及池化层构成的融合层实现动态地特征融合;对动态融合特征进行特征整合、分类实现目标分类,并结合YOLO算法实现目标定位。本发明提高了合成孔径雷达图像的细节和目标识别精。
技术关键词
合成孔径雷达影像
识别方法
数据
卷积神经网络提取
光学雷达
融合特征
YOLO算法
多模态
全局平均池化
合成孔径雷达图像
非局部均值滤波
先验信息约束
Canny算法
层级
关键点
识别系统
极化特征
动态地
校正