一种基于深度学习的舰船目标融合识别算法

低分辨率SAR(合成孔径雷达)卫星遥感图像具有大幅宽特点,是广域海上目标搜索的重要手段,但相较于高分辨率遥感图像,可用于目标识别的特征较少,导致识别性能有待提高.论文探索并设计了一种基于深度学习的低分辨率多极化SAR卫星遥感图像舰船目标融合识别的算法.首先,以多极化SAR图像为输入,利用改进的VGG16网络提取图像特征得到各极化通道的分类结果,同时自动学习各极化通道的权重,然后,对分类结果进行决策级加权融合;最后,利用公开的OpenSARShip数据集进行实验验证,结果表明,与单极化SAR图像舰船目标识别以及其他融合识别方法相比,该算法一定程度上提升了舰船目标识别效果.