《電子技術(shù)應(yīng)用》
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复杂场景下SAR图像多尺度舰船检测算法
电子技术应用
贺顺1，王雨竹1，杨志伟2
1.西安科技大学 通信与信息工程学院；2.西安电子科技大学 电子工程学院
摘要： 针对复杂场景下的多尺度SAR舰船目标检测存在误检漏检的问题，提出了一种改进的SAR舰船目标检测方法。首先，利用多尺度目标特征提取网络提取特征信息，以提升多尺度目标的检测能力并减少冗余计算。其次，引入可形变卷积（DConv）通过自适应调整卷积核的形状来提升复杂场景下SAR舰船目标的检测性能。最后，引入了注意力机制来抑制背景杂波并增强特征信息。实验结果表明，在SSDD数据集和HRSID数据集上改进方法的检测精度分别达到了97.9%和 93.1%，整体性能优于现有主流目标检测算法。
中圖分類號(hào)：TP751 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245371
中文引用格式： 賀順，王雨竹，楊志偉. 復(fù)雜場(chǎng)景下SAR圖像多尺度艦船檢測(cè)算法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2025，51(3)：59-64.
英文引用格式： He Shun，Wang Yuzhu，Yang Zhiwei. Multi-scale ship detection algorithm in SAR images in complex scenes[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(3)：59-64.
Multi-scale ship detection algorithm in SAR images in complex scenes
He Shun1，Wang Yuzhu1，Yang Zhiwei2
1.School of Communication and Information Engineering， Xi 'an University of Science and Technology； 2.School of Electronic Engineering， Xidian University
Abstract： Aiming at the problem of false detection and missing detection in multi-scale SAR ship object detection in complex scenes, an improved SAR ship object detection method is proposed in this paper. Firstly, a multi-scale object feature extraction network (MFE-Net) is used to extract feature information to improve the detection capability of multi-scale objects and reduce redundant calculations. Secondly, deformable convolution (DConv) is introduced to improve the detection performance of SAR ships in complex scenarios by adjusting the shape of the convolution kernel adaptively. Finally, an attention mechanism is introduced to suppress background clutter and enhance feature information. The experimental results show that the detection accuracy of the proposed method on SSDD and HRSID data sets reaches 97.9% and 93.1%, respectively, and the overall performance is better than the existing mainstream object detection algorithms.
Key words : object detection；complex scenes；multi-scale ship detection；synthetic aperture radar （SAR）；deep learning

引言

合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一種高分辨率的成像雷達(dá)，具有全天候、多角度、遠(yuǎn)距離探測(cè)能力，不受光強(qiáng)和天氣條件等因素的干擾[1]。目前，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)算法特征表示能力也變得越來(lái)越強(qiáng)大，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法憑借強(qiáng)大的自動(dòng)提取特征的能力，在SAR艦船檢測(cè)中得到廣泛的應(yīng)用[2]。目前，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)框架主要分為兩類，一類是兩階段檢測(cè)器，檢測(cè)精度高，但速度慢且不具備實(shí)時(shí)性，代表性的檢測(cè)器有R-CNN[3]、Fast R-CNN[4]、Faster R-CNN[5]；另一類是單階段檢測(cè)器，具有端到端的性能優(yōu)勢(shì)，檢測(cè)速度快，但精度略有不足。代表性的檢測(cè)器有CornerNet[6]、SSD[7]、RetinaNet[8]、CenterNet[9]、FCOS[10]、YOLO系列[11-14]。

SAR艦船圖像擁有廣泛的覆蓋范圍，因此在一張SAR艦船圖像中可能包含不同尺度的艦船。在現(xiàn)實(shí)的SAR圖像成像過(guò)程中，港口、島嶼和建筑物等背景會(huì)出現(xiàn)在SAR圖像中造成混淆，從而降低了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性[15]。本研究中的復(fù)雜背景是指包含有港口、島嶼等背景元素的SAR圖像。同時(shí)，SAR的成像機(jī)制會(huì)產(chǎn)生一定的散斑噪聲，使得近岸艦船目標(biāo)和小目標(biāo)的檢測(cè)受到影響，導(dǎo)致漏檢和虛警。

為了解決上面的問(wèn)題，本文在YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)模型的基礎(chǔ)上，首先用多尺度目標(biāo)特征提取網(wǎng)絡(luò)（Multi-scale Feature Extration Netraction，MFE-Net）取代原骨干網(wǎng)絡(luò)，在提升多尺度目標(biāo)檢測(cè)能力的同時(shí)減少冗余計(jì)算；然后通過(guò)注意力機(jī)制抑制背景雜波，增強(qiáng)特征融合的效果；最后引入可形變卷積[16]（Deformable Convolution，DConv）設(shè)計(jì)可形變特征融合網(wǎng)絡(luò)（Deformable Feature Fusion Network, DFF-Net），通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整卷積核的形狀來(lái)有效檢測(cè)復(fù)雜場(chǎng)景下不同尺度的艦船目標(biāo)。


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http://m.ihrv.cn/resource/share/2000006360


作者信息：

賀順1，王雨竹1，楊志偉2

（1.西安科技大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，陜西 西安 710600；

2.西安電子科技大學(xué) 電子工程學(xué)院，陜西 西安 710071）


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