文献类型：专利

中文题名：基于投影零化递归神经网络的遥感图像目标检测算法

作者：付东洋[1];黄浩恩[1];肖秀春[1];姜丞泽[1];刘大召[1];余果[1];刘贝[1];

机构：[1]广东海洋大学;

专利类型：发明专利

申请号：CN202010791358.6

申请日：20200807

申请人地址：524088 广东省湛江市麻章区海大路一号

公开日：20220513

语种：中文

中文关键词：遥感图像;数学模型;递归神经网络;目标检测算法;滤波输出;目标检测;线性等式;最优化;求解;算法;投影;拉格朗日乘数法;二次型优化;分类能力;滤波系数;问题转化;线性约束;噪声信号;变化域;简易性;受约束;转换;向量;收敛;输出;检测

中文摘要：本发明公开了基于投影零化递归神经网络的遥感图像目标检测算法，首先对输入的原始遥感图像，建立其滤波输出的线性约束最优化数学模型，然后通过拉格朗日乘数法转换为一无约束最优化数学模型，再其转换为线性等式方程数学模型，利用投影零化递归神经网络算法求解，最后将输出的滤波系数向量经过变化域得到滤波输出后的遥感图像，实现遥感图像目标检测。和传统目标检测算法相比，本发明算法将一个受约束二次型优化问题转化为线性等式方程数学模型的求解，大大提高了计算的简易性；具有更快速的收敛速度、计算时间短、检测精度高和分类能力强等优点；对遥感图像目标检测的噪声信号起到一定的抑制作用。