《电子技术应用》
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基于机载SAR图像的海面船只实时检测分类应用架构
2022年电子技术应用第3期
缪炜星1,王小龙2,李志勇2,杨 松2,张 欣2,季昕宁2
1.中航(成都)无人机系统股份有限公司,四川 成都611730;2.中国科学院 空天信息创新研究院,北京100190
摘要: 合成孔径雷达(SAR)被广泛应用于军事侦察、海洋监测、灾害应急评估等各类应用中。其中,SAR海面船只检测分类是SAR海洋应用的重要一环。限于SAR特殊的成像机理,SAR图像中的目标特征多变,导致基于SAR图像的目标分类应用进展缓慢。机载SAR因其实时、便捷的部署和使用方式得到了快速发展,基于机载SAR图像的海面船只检测分类,特别是实时检测分类应用近年来需求强烈。为此,针对SAR海面船只实时检测分类应用问题,探讨和构建了一种基于机载SAR图像的海面船只实时检测分类系统构架,论述了系统构架在工程应用中的关键流程、方法并进行了初步试验验证,结合当前人工智能技术的发展趋势,对其日后的发展趋势进行了展望。
中图分类号: TP391.41
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.211921
中文引用格式: 缪炜星,王小龙,李志勇,等. 基于机载SAR图像的海面船只实时检测分类应用架构[J].电子技术应用,2022,48(3):113-117.
英文引用格式: Miao Weixing,Wang Xiaolong,Li Zhiyong,et al. Real-time ship detection and classification application framework based on airborne SAR image[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(3):113-117.
Real-time ship detection and classification application framework based on airborne SAR image
Miao Weixing1,Wang Xiaolong2,Li Zhiyong2,Yang Song2,Zhang Xin2,Ji Xinning2
1.Gascoigne Company Limited,Aviation Industry Corporation of China,Chengdu 611730,China; 2.Aerospace Information Research Institute,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China
Abstract: Synthetic aperture radar(SAR) is widely used in military-reconnaissance, ocean monitoring, disaster emergency assessment and other applications. Among them, ship detection and classification is an important ocean application. Due to the special imaging mechanism, the target features in SAR images are always changeable, which leads to the slow progress of target classification based on SAR images. In recent years, airborne SAR system has developed rapidly due to its real-time and convenience in deployment, and there is a strong demand for ship detection and classification based on airborne SAR images, especially for real-time detection and classification application. Focusing on this issue, a real-time application framework for ship detection and classification based on airborne SAR images is discussed and constructed, and the key processes and methods in engineering application are illustrated. In addition, its development trend combined with the artificial intelligence technology is also prospected.
Key words : airborne;synthetic aperture radar(SAR);real-time;ship detection;ship classification

0 引言

    合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种主动式微波遥感载荷系统,具有很强的工作环境适应能力,可以在烟尘、云雾、阴雨以及夜间等复杂气象条件下执行观察任务。其中,机载SAR系统因其使用机动灵活、分辨率高、实时性强等特点,被广泛应用于军事侦察、海洋监测、灾害应急评估等各类应用[1-3],表现出极大的应用价值和潜力。

    海面船只监视是世界沿海各国的传统任务,主要涉及船只搜救、非法捕捞和倾倒的监视、军船活动监测等。传统的监测手段投入大、覆盖范围小,很难满足日益加剧的海洋生产、运输和军事活动的监查需求。因此,基于遥感的海面船只监测手段成为各国研究和发展的重点。其中,SAR遥感技术因其抗云雨和昼夜工作的能力受到广泛关注,特别是基于SAR图像的船只目标检测、分类在SAR海洋应用中备受关注,而针对实时应用的海面船只检测、分类最具应用价值[4-5]。针对该应用需求,近二三十年来,国内外不同研究机构开展了大量研究、推进工作,特别是随着深度学习人工智能技术的兴起,基于深度学习方法的SAR舰只目标分类问题日益受到国内外广泛关注[6-10]。为了支撑方法研究,近年来人们先后构建和公布了多个SAR船只样本数据集,包括:SSDD、Air-SAR-Ship、OpenSARShip等,极大地推动了应用研究工作的开展。但是,截至目前,实用性的SAR船只实时检测识别系统仍停留在目标检测阶段。究其原因,大致如下:(1)现有数据集均为星载SAR数据集,缺乏高质量、高分辨率的SAR目标数据集,很难支撑分类应用需求;(2)SAR目标特征随系统入射角、方位角、分辨率、信噪比及参数差异等变化较大,小样本量的目标图像很难支撑实际的分类应用;(3)对于实时应用的机载SAR系统,星载SAR目标样本缺乏系统普适性。

    为此,本文针对SAR海面船只目标实时分类应用中所面临的上述问题,从实际的工程应用出发,从系统方案设计入手,探讨了基于SAR图像的海面船只实时分类的构建方案与实现方法。




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作者信息:

缪炜星1,王小龙2,李志勇2,杨  松2,张  欣2,季昕宁2

(1.中航(成都)无人机系统股份有限公司,四川 成都611730;2.中国科学院 空天信息创新研究院,北京100190)




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