【摘 要】
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传统的舰船检测方法主要包括恒虚警检测（CFAR）和机器学习类算法,其中CFAR舰船检测容易受噪声影响,检测结果过分依赖参数与海杂波模型的选择,准确率低并且鲁棒性较差。简单的阈
【机 构】
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中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室
【基金项目】
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中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室开放基金项目（EX166290025）
论文部分内容阅读
传统的舰船检测方法主要包括恒虚警检测（CFAR）和机器学习类算法,其中CFAR舰船检测容易受噪声影响,检测结果过分依赖参数与海杂波模型的选择,准确率低并且鲁棒性较差。简单的阈值判定方法由于特征单一,对舰船目标描述性较差,机器学习算法需要对已有数据库中舰船数据进行训练,准确度较高但检测周期过长,更新较慢,无法满足现代战争的快速反应、实时更新的需求。提出一种基于多特征融合的自学习算法,对感兴趣目标提取形态学、灰度和轮廓等多种特征,通过对多特征阈值判定方法对相似舰船目标进行检测,可实现对战场突发状况与未知目标快
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