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基于SiamFC的海上舰船跟踪实验设计
作者姓名:郭晓菲  蔡丽萍  张涛  李永  李世宝
作者单位:中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
基金项目:中国石油大学(华东)教学改革项目(CM2022063,CT2022003);
摘    要:为了提高海上舰船跟踪准确率,设计了一种基于SAR图像的海上舰船跟踪实验方案。首先利用三组连续的卫星SAR图像构建数据集,然后根据海上舰船尺寸小、全卷积孪生网络(SiamFC)算法网络层数少的特点,提出将SiamFC算法应用于海上舰船跟踪过程。通过调整模型相关参数,并构建数据集,对模型进行了训练及测试。测试结果表明,该模型具有可行性。为了达到更好的跟踪效果,引入伽马算子对SAR图像进行增强,减少了SAR图像的相干斑点噪声。最后,对改进后的模型进行测试的结果表明,该方案的舰船跟踪准确率大大提高。

关 键 词:深度学习  合成孔径雷达  目标跟踪  SiamFC算法  伽马算子
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