COMPARATIVE ANALYSIS OF METHODS FOR DETECTING OBJECTS ON RADAR IMAGES USING NEURAL NETWORKS
N.A Chorbaa, Anh Tu Le, I.M. Tolstoy · Research Result Information Technologies · 2020
АннотацияРадиолокационные системы являются эффективным средством получения оперативной информации о состоянии и динамике объектов и районов земного шара в различных масштабах независимо от метеорологических условий и времени суток.В настоящее время разработан ряд методов для автоматизированного поиска объектов на радиолокационных изображениях, которые применяются в зависимости от целевой области.Для детектирования объектов на радиолокационных изображениях в большинстве работ используются сверточные нейронные сети, но существует множество алгоритмов для решения задач, отсюда возникает проблема выявления наиболее эффективного алгоритма сверточной нейронной сети с высокой точностью детектирования объектов на основе радиолокационных изображений из рассматриваемых источников.В статье рассматриваются алгоритмы и программные аспекты детектирования объектов на радиолокационных изображениях.Построена сравнительная таблица методов по критериям -точность детектирования и время на обработку, и выявлен наиболее эффективный алгоритм сверточной нейронной сети.