基于特征融合和定位增强的SAR图像舰船目标检测方法

来源：系统工程与电子技术杂志2025年第11期北京时间：

作者：王勇, 张博雅

单位：哈尔滨工业大学电子与信息工程学院，黑龙江 哈尔滨 150001

摘要：针对星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像舰船目标尺度不一致且易受背景杂波噪声干扰，使得SAR图像舰船目标检测结果存在准确率和定位精度较低的问题，提出一种基于特征融合和定位增强的舰船目标检测算法。首先，通过挖掘特征图相邻键之间的上下文信息，提高网络对舰船目标上下文特征的提取能力。其次，采用路径聚合特征金字塔网络缩减特征传递路径长度，用于传递高分辨定位特征信息，可提高目标边界框定位精度。最后，对全卷积检测器和Transformer检测器的检测结果进行融合，缓解了SAR图像中正负样本比例失衡的问题，并提升了中小型舰船目标的检测效果。基于实测数据集的实验结果表明，所提方法对复杂背景中的舰船目标具有较好的检测性能和泛化能力。

关键词：合成孔径雷达,舰船目标检测,注意力机制,特征融合,目标定位

基金资助：研发计划（2024YFB3909800）；国家杰出青年科学基金（62325104）资助课题