Распознавание наземных объектов на радиолокационном изображении с применением сверточной нейронной сети

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. Weber V. I., Kuprits V. Y., Mescheryakov A. A., Kuprits M. V. Recognition of ground objects on a radar image using convolutional neural network. Ural Radio Engineering Journal. 2022;6(1):93–101. (In Russ.) DOI: 10.15826/urej.2022.6.1.005. 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.  Вебер В. И., Куприц В. Ю., Мещеряков А. А., Куприц М. В. Распознавание наземных объектов на радиолокационном изображении с применением сверточной нейронной сети. Ural Radio Engineering Journal. 2022;6(1):93–101. DOI: 10.15826/urej.2022.6.1.005.

Исследование эффективности автоматической системы обнаружения и распознавания объектов на радиолокационном изображении с применением нейронных сетей

The main factors influencing the efficiency of an automatic object recognition system in a radar image obtained with a synthetic aperture radar are considered A clustering algorithm of selecting objects on a radar image has been developed. The results of applying the radar image clustering algorithm, which makes it possible to increase the probability of correct recognition of objects, are presented. An analysis of the effectiveness of the application of the clustering algorithm depending on the threshold detection is given. The structure of the two-stage system of the algorithm of the automatic recognition of objects on a radar image has been developed and presented.  Weber V. I., Kuprits V. Y., Zaikov K. D. Research of the efficiency of the automatic system of detection and recognition of objects on radar image using neural networks. Ural Radio Engineering Journal. 2022;6(3):225–309. (In Russ.) DOI: 10.15826/urej.2022.6.3.004. Рассмотрены основные факторы, влияющие на эффективность автоматической системы распознавания объектов на радиолокационном изображении, полученном с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой антенны. Разработан алгоритм кластеризации для выделения объектов на радиолокационном изображении. Приведены результаты применения алгоритма кластеризации радиолокационного изображения, позволяющего повысить вероятность правильного распознавания объектов. Приведен анализ эффективности применения алгоритма кластеризации в зависимости от порогового обнаружения. Разработана и приведена структура двухэтапной системы алгоритма автоматического распознавания объектов на радиолокационном изображении.  Вебер В. И., Куприц В. Ю., Зайков К. Д. Исследование эффективности автоматической системы обнаружения и распознавания объектов на радиолокационном изображении с применением нейронных сетей. Ural Radio Engineering Journal. 2022;6(3):296–309. DOI: 10.15826/urej.2022.6.3.004.

Recognition of ground objects on a radar image using convolutional neural network

Поступила: 09.12.2021. Принята в печать: 24.03.2022.Received: 09.12.2021. Accepted: 24.03.2022.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