发明专利已授权

基于特征融合稀疏表示模型的SAR图像车辆检测方法

📄 申请号：CN201810325118.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-04-12

公开号

CN108550131B

公开日

2020-10-20

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_10

IPC 分类号

G06T5_10 , G06T7_11 , G06T7_136 , G06K9_46 ,

技术画像

所属领域

稀疏表示图像识别人工智能算法目标检测检测方法车辆检测稀疏表示

应用场景

遥感图像分析, 车辆检测, 军事侦察, 智能交通, 目标识别

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摘要

本发明公开了一种基于特征融合稀疏表示模型的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像车辆检测方法，目的是针对现有的SAR图像车辆检测方法在复杂场景中的不足之处，以提高SAR图像车辆检测的准确性。该方法首先基于训练目标数据的相关字典集，对每个测试目标所提取的一系列特征进行稀疏重构，生成一系列残差。然后将残差归一化并组成单个残差序列。基于所收集的所有特征的残差序列集合，依据线性融合策略来确定目标类别的最佳估计，依此获取测试目标的检测结果。本发明充分利用了基于特征融合稀疏表示模型的良好分辨能力，且考虑了图像中场景复杂度的变化，有效地提高了SAR图像车辆的检测率，准确度更高。

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

20201020

✅ 授权

20181016

?? 实质审查的生效：

20180918

📄 公开

一种Au

当前第 / 件

N-二茂铁基甲基-3-氨基-1,2,4-三氮唑含能过渡金属配合物及其制备方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：31 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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