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海面目标检测是雷达信号处理中的重要内容，在军事、民用领域内都有重要应用价值。在海面目标雷达信号处理中，海杂波的存在对检测算法的性能有很大影响，传统的雷达信号处理方法多基于统计理论，对于复杂环境条件和多样的目标特性检测性能下降明显。近年来深度学习技术发展迅速，为可靠的海面目标的检测方法提供了技术支持。本文对近年来目标检测算法、深度学习方法的发展进行总结，从雷达信号数据结构和维度出发，采用深度学习理论，分别提出了基于二维图像、三维视频雷达信号、多维雷达信号多通道融合的智能处理框架，并以导航雷达图像海上目标智能检测为例，提出一种Precise ROI?Faster R?CNN雷达图像检测算法，通过构建的导航雷达数据集训练和测试，相比经典恒虚警检测和Faster R?CNN检测方法有更高的检测精确度和更好的泛化能力，从而为对海雷达智能导航和目标检测提供了有效的技术途径。

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《对海雷达多维图像特征融合智能检测方法》

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文件号：046391

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