基于深度学习的SAR图像极地海冰检测方法、系统及介质

本发明提供了一种基于深度学习的SAR图像极地海冰检测方法、系统及介质，先利用基于DeeplabV3网络的水域检测算法分割陆地和水域，其中DeeplabV3网络借助空洞卷积、空间金字塔池化模块及解码器提升分割精度，且采用轻量型MobileNet减少计算与内存开销；接着，运用基于短期密集级联STDC网络的海冰检测算法对水域中的海冰和水进行精确分割，STDC网络通过特定模块设计降低计算复杂度并保留多尺度信息，同时在解码器设计中采用多种优化手段提升检测性能；此外，对数据进行制备和增广，增强模型泛化能力。本发明提高了海冰检测的精度与效率，适用于星上等资源受限环境。