博士论坛 | 联合物理模型和数据驱动的SAR目标检测与识别初探（视频）

原创郎平雷达学报

点击蓝色“雷达学报”关注

2022年10月22日-10月29日，第二届雷达学报博士论坛成功举办！清华大学郎平博士10月29日在SAR图像解译分论坛做了题为《联合物理模型和数据驱动的SAR目标检测与识别初探》的学术报告。

报告简介

近年来，基于深度学习的SAR图像智能解译方法成为研究热点。然而，从应用角度出发，该类方法在准确性、实时性、小样本以及可解释性等方面仍然面临严峻挑战。针对以上问题，本报告将汇报近两年来本人及所在团队在SAR图像解译领域的代表成果。

结合基于图像处理的物理模型和基于SAR数据的深度学习模型开展了SAR图像去噪、目标检测与识别相关方法研究。针对SAR图像自适应去噪，提出了基于小波变换和数学形态学处理的端到端深度学习模型；针对高效SAR舰船目标检测，提出了基于多频子带融合增强、局部注意力机制的轻量化检测模型，提升了目标检测的准确性与实时性；针对SAR目标分类识别，提出了基于多域注意力机制的多域信息融合小样本聚束SAR图像识别、图像多频子带分解与融合的极化SAR地物目标分类方法。通过公开的SAR目标检测与识别数据集实验验证了所提相关方法的有效性与合理性。

报告视频

电脑端视频播放地址（雷达学报b站学习平台）：

第二届雷达学报博士论坛 | SAR图像解译分论坛-联合物理模型和数据驱动的SAR目标检测与识别初探

报告PPT

本报告PPT共41张。

博士简介

郎平，四川达州人，出生于1992年12月，清华大学电子工程系博士后。2022年06月博士毕业于北京理工大学，曾受中国科协优青基金资助前往英国利兹大学访学交流（全校仅2名），2021年获批国家公派留学资格。研究兴趣为SAR图像智能解译、雷达抗干扰等。目前发表IEEE TVT/SPL/JSTARS等SCI/EI学术论文10余篇、授权/受理国家发明专利10余项，担任IEEE TCI/SPL/IET RSN/IJAP等重要期刊审稿人。曾获市/校级优秀毕业生等荣誉10余项。作为负责人曾获2021国际“互联网+”创业大赛市级奖项、获评“2021年北京地区高校大学生优秀创业团队”。