技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于变结构CNN的高分辨SAR图像目标检测方法，主要解决传统目标检测方法对高分辨SAR图像进行目标检测时检测结果不准确的问题。其检测过程为：1.构建包含背景图像和目标图像的训练样本；2.对常规卷积神经网络进行改进，即用多个卷积层代替全连接层，得到包括9层结构的变结构卷积神经网络CNN；3.用构建的训练样本对变结构卷积神经网络CNN进行训练，得到车辆目标检测模型；4.将待检测图像输入车辆目标检测模型，得到目标检测结果。本发明具有提取图像特征复杂度低、目标检测结果准确的优点，可应用于目标识别。
技术研发人员：侯彪;焦李成;妥杏娃;马晶晶;马文萍;王爽;白静
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2018.01.12
技术公布日：2018.07.13