Исследование эффективности автоматической системы обнаружения и распознавания объектов на радиолокационном изображении с применением нейронных сетей

Abstract

Рассмотрены основные факторы, влияющие на эффективность автоматической системы распознавания объектов на радиолокационном изображении, полученном с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой антенны. Разработан алгоритм кластеризации для выделения объектов на радиолокационном изображении. Приведены результаты применения алгоритма кластеризации радиолокационного изображения, позволяющего повысить вероятность правильного распознавания объектов. Приведен анализ эффективности применения алгоритма кластеризации в зависимости от порогового обнаружения. Разработана и приведена структура двухэтапной системы алгоритма автоматического распознавания объектов на радиолокационном изображении.

The main factors influencing the efficiency of an automatic object recognition system in a radar image obtained with a synthetic aperture radar are considered A clustering algorithm of selecting objects on a radar image has been developed. The results of applying the radar image clustering algorithm, which makes it possible to increase the probability of correct recognition of objects, are presented. An analysis of the effectiveness of the application of the clustering algorithm depending on the threshold detection is given. The structure of the two-stage system of the algorithm of the automatic recognition of objects on a radar image has been developed and presented.