技术编号:19117031
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及雷达目标识别技术领域,具体涉及一种基于学习超像素和 QCNN(Quaternion Convolutional Neural Networks,四元数卷积神经网络)的极化SAR地 物识别方法。背景技术全极化合成孔径雷达(PolSAR)能够记录地物目标完整的极化散射信息。由于电磁波 极化对地物目标的形状、属性和物理结构都非常敏感,因此利用极化雷达信息可以大大提 高地物目标的分类精度。现有技术中,针对颜色空间,常见的卷积神经网络的每个卷积核仅仅只是将每个颜色 通道的输出进行求和,忽略了通道...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。