系统工程与电子技术

作者：李广帅, 苏娟, 李义红, 李响

单位：1. 火箭军工程大学核工程学院, 陕西 西安 710025；2. 中国人民解放军96882部队, 江西 南昌 330200；3. 中国人民解放军96823部队, 云南 昆明 650200

关键词：合成孔径雷达图像,飞机检测,深度可分离卷积,注意力机制

基金：国家自然科学基金(41574008)

在合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像应用领域, 对SAR图像中飞机目标的检测备受关注。针对现有检测算法模型运算复杂度高、检测性能较低的问题, 提出一种基于深度可分离卷积神经网络与注意力机制的SAR图像飞机检测算法。首先使用深度可分离卷积神经网络提取图像特征, 同时在网络中引入逆残差块, 以有效防止通道数压缩引起的特征信息丢失问题; 其次在网络中引入多尺度空洞卷积—空间注意力模块和全局上下文通道注意力模块, 通过重新分配显著区域和各特征图更有代表性的权值, 以更好地捕捉空间有效信息和通道间语义相关性, 提高模型特征表达能力; 最后在SAR飞机数据集(SAR aircraft dataset, SAD)上进行对比实验验证。实验结果表明, 所提算法具有更好的检测效果, 平均准确率达到86.3%, 检测速度达到22.4 fps/s。

来源：2021年第11期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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