一种针对深度学习的视频SAR运动目标训练集构建方法
申请号:CN202511046360
申请日期:2025-07-29
公开号:CN120852915A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种针对深度学习的视频SAR运动目标训练集构建方法,包括;对视频SAR数据进行分帧处理,选取一部分数据作为训练集的背景,将训练集中的运动目标去除并填充噪声背景,得到去除目标的视频SAR实测图像,并通过数据增强处理,扩充训练集;对运动目标形态特征进行参数分析,提出一组新的运动目标成像形态参数决定变量,通过遍历运动目标影响参数组,形成视频SAR仿真运动目标;将步骤1和2的数据相融合,得到用于卷积神经网络训练的仿真运动目标样本。本发明提出了一种新的运动目标成像形态参数决定变量,以miniSAR录取的去除目标后的部分数据为背景,构造仿真视频SAR运动目标训练集。
技术关键词
视频
训练集
运动
卷积神经网络训练
加速度
PFA算法
天线相位中心
参数
图像
形态
坐标
复用技术
变量
平台
位置映射
仿真数据
成像技术