Распознавание наземных объектов на радиолокационном изображении с применением сверточной нейронной сети

Abstract

Рассматриваются методы распознавания наземных объектов на радиолокационном изображении, полученном с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой. Приводятся результаты моделирования распознавания наземных объектов с применением сверточной нейронной сети. Приведено сравнение зависимости времени распознавания от количества наземных объектов на РЛИ для нейросетевого и корреляционного методов.

In this paper, methods of recognizing ground objects on a radar image obtained using a synthesized aperture radar are considered. The results of modeling the recognition of ground objects using a convolutional neural network are presented. The comparison of the dependence of the recognition time on the number of ground objects on the radar for neural network and correlation methods is given.