基于物理-数据联合驱动的SAR舰船目标检测方法

本发明公开了一种基于物理‑数据联合驱动的SAR舰船目标检测方法，主要解决现有方法在复杂背景干扰及近海场景下由于正负样本失衡、特征利用不充导致检测效果不佳的问题。方案包括：1)输入原始SAR图像，基于属性散射中心模型构建双主干网络提取其深度特征和电磁散射特征；2)对融合特征进行增强和并行化操作得到解码特征；3)将解码特征输入前馈神经网络获取预测结果，并将该结果与真实标签进行分组匹配，实现模型构建；4)利用训练样本集训练模型，并利用训练好的模型完成舰船位置预测。本发明能够有效解决近岸场景下的背景杂波干扰以及近海场景下正负样本失衡问题，提升有限标记样本下SAR舰船目标检测精度，显著改善检测性能。