SAR-AIRcraft-1.0:高分辨率SAR飞机检测识别数据集

TP753; 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...

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Published in雷达学报 Vol. 12; no. 4; pp. 906 - 922
Main Authors 王智睿, 康玉卓, 曾璇, 汪越雷, 张汀, 孙显
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049%中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094 2023
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%中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094
中国科学院大学 北京 100049
中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049
中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094
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
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ISSN2095-283X
DOI10.12000/JR23043

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Abstract TP753; 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.
AbstractList TP753; 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.
Author 康玉卓
张汀
曾璇
王智睿
孙显
汪越雷
AuthorAffiliation 中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094;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%中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094;中国科学院大学 北京 100049;中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049%中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094;中国科学院大学 北京 100049;中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049;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
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SUN Xian
ZHANG Ting
ZENG Xuan
KANG Yuzhuo
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DOI 10.12000/JR23043
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IngestDate Thu May 29 04:01:07 EDT 2025
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Issue 4
Keywords Deep learning
飞机识别
合成孔径雷达
Synthetic Aperture Radar(SAR)
深度学习
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Language Chinese
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Publisher 中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049%中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094
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Title SAR-AIRcraft-1.0:高分辨率SAR飞机检测识别数据集
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