基于深度学习的复杂沙漠背景SAR目标检测

来源：雷达科学与技术杂志2019年第3期北京时间：

作者：夏勇，田西兰，常沛，蔡红军

单位：1.中国电子科技集团公司第三十八研究所， 安徽合肥 230088;2.孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室， 安徽合肥 230088

摘要：SAR目标检测，因成像场景大、背景复杂多变而极具挑战。传统基于恒虚警率的SAR目标检测方法极易受背景干扰。针对上述问题，提出一种基于深度学习的复杂沙漠背景SAR目标端对端检测识别系统。即采用小规模沙漠背景下的SAR图像数据对Faster-RCNN网络进行迁移训练，一体化完成典型目标的检测与识别。基于合成数据集Desert-SAR的试验结果表明，与传统方法相比，该方法检测速度更快、准确率更高、鲁棒性更强。

关键词：深度学习,沙漠背景,合成孔径雷达,目标检测,