АЛГОРИТМЫ РАДИОЛОКАЦИОННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ И СЕГМЕНТАЦИИ НАЗЕМНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И ДАННЫХ РАДИОЛОКАЦИОННОГО СИНТЕЗИРОВАНИЯ АПЕРТУРЫ

Аннотация

В тезисах исследуются вопросы автоматизации обработки радиолокационных изображений высокого разрешения, полученных системами с синтезированием апертуры радиолокатора. На основе применения методов глубокого обучения разработана архитектура двухстадийной сверточной нейронной сети, адаптированная для работы в условиях спекл-шума и геометрических искажений сигнала. Представлены результаты экспериментального моделирования, подтверждающие повышение точности обнаружения и классификации малоразмерных объектов на сложном подстилающем фоне. Обоснована целесообразность использования глубоких семантических сеток для сегментации техногенных инфраструктурных элементов в реальном времени.

Ключевые слова