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题名船载HFSWR船只目标多维样本库构建方案设计
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作者
纪永刚
任继红
李发瑞
李桃利
王佳伟
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机构
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
自然资源部海上丝路海洋资源环境组网观测技术创新中心
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出处
《实验技术与管理》
北大核心
2025年第1期19-27,共9页
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基金
国家自然科学基金(62271507,62031015)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2022MF235)。
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文摘
深度学习方法在船载高频地波雷达(high-frequency surface wave radar,HFSWR)船只目标检测中得到应用,然而其成功的关键在于构建精准全面的目标样本库。当前基于距离-多普勒(range-Doppler,RD)谱检测结果的单一维度样本库不完备,限制了模型的学习效果。为解决该问题,文章设计了一种船载HFSWR船只目标多维样本库构建方案,包含3个维度:①基于RD谱的检测结果结合自动识别系统(automatic identification system,AIS)验证RD维度;②基于多帧航迹段识别RT(range-time)/DT(Doppler-time)维度;③基于时频TF(time-frequency)分析检测TF维度。通过对3个维度的匹配和重合目标筛除以构建样本集。最后,利用实测数据构建的目标样本库对基于U-Net的目标检测网络进行训练和测试,结果表明该样本库可满足基于深度学习的目标检测模型训练需求。
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关键词
船载HFSWR
船只目标检测
多维度信息融合
目标样本库构建
深度学习
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Keywords
shipborne HFSWR
vessel target detection
multidimensional information fusion
construction of target sample database
deep learning
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分类号
TN958.93
[电子电信—信号与信息处理]
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