发明专利已授权

一种基于R-D图与深度神经网络的低空小目标检测方法

📄 申请号：CN202010103060.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-02-19

公开号

CN111368653B

公开日

2023-09-08

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_10

IPC 分类号

G06F18_10 , G06F18_214 , G06F18_27 , G06N3_084 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络目标检测雷达信号处理深度学习检测方法神经网络深度神经网络

应用场景

低空防御, 无人机监测, 安防监控, 雷达探测

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摘要

本发明公开了一种基于R‑D图与深度神经网络的低空小目标检测方法。本发明包括如下步骤：步骤1、对雷达接收机采集的回波信号进行预处理，获取信号的R‑D图；步骤2、构建深度卷积神经网络并利用网络预测R‑D图中每个局部区域分别属于目标和背景的类别概率，以及该区域包含目标时，其中心与目标位置之间的偏移量；步骤3、结合预测的类别概率和位置回归的偏移量，判断是否存在，以及存在目标时的目标位置。本发明在类别预测基础上增加了对目标位置的回归，并通过回归结果的投票统计获得目标的精确位置，从而可以实现预测精度更高、虚警率更低的雷达小目标检测效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于LSTM多通道的脑电癫痫尖棘波放电联合检测方法

当前第 / 件

一种摄像头标定方法、装置、电子设备及存储介质

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_10)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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