雷达学报

作者：王智睿, 康玉卓, 曾璇, 汪越雷, 张汀, 孙显

单位：1.中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094；2.中国科学院大学 北京 100049；3.中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049；4.中国科学院网络信息体系技术科技创新重点实验室 北京 100190；

关键词：合成孔径雷达, 公开数据集, SAR飞机检测, 飞机识别, 深度学习

基金：国家自然科学基金(62076241, 62171436)

针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。

来源：2023年第4期

《雷达学报》期刊编辑部

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