고속 SAR 영상 목표물 자동 탐지 및 인식을 위한 심층 콘볼루션 신경망

Abstract

SAR–ATD/R 시스템은 일반적으로 주어진 전체 SAR영상에서 목표물이 존재할 수 있는 관심 영역을 고속으로 검출해 내는 목표물 검출 단계와 검출된 관심 영역 내의 목표물이 어떠한 목표물인지 높은 정확도로 분류하는 목표물 인식 단계로 구성된다. 본 논문에서는, 최근 다양한 컴퓨터 비전 영역에서 괄목할만한 성능을 보이고 있는 심층 콘볼루션 신경망을 기반으로, 두 단계로의 고속 SAR–ATD 알고리듬과 고인식율의 SAR-ATR 알고리듬을 제안한다. 목표물의 존재 가능성 유무를 판별하는 목표물 검출은 상대적으로 쉽고, 처리할 데이터 량이 상대적으로 많다는 사실에 착안하여 목표물 검출 네트워크는 상대적으로 간단한 심층 신경망 구조로 설계하고, 고인식율이 요구되는 목표물 인식 알고리듬은 상대적으로 깊은 고성능 심층 신경망으로 구성하였다. 실험 결과, 제안하는 SAR-ATD/R 시스템은 99.46%의 검출율과, 99.42%의 인식율의 성능을 보였고 17841472의 입력 SAR영상에 대하여 목표물 검출 및 인식에 0.05초의 처리 속도를 보였다.