本研究探讨了基于MATLAB平台开发的算法，用于合成孔径雷达(SAR)图像中目标的自动化识别技术。通过先进的信号处理和机器学习方法，有效提升对复杂背景下的目标检测与分类能力。
本示例展示了如何利用深度学习工具箱与并行计算工具箱训练基于区域的卷积神经网络（R-CNN），以识别大场景合成孔径雷达（SAR）图像中的目标。深度学习工具箱为设计及实现包含算法、预训练模型和应用程序在内的深度神经网络提供了一个框架，而并行计算工具箱则支持使用多核处理器、GPU以及计算机集群来处理复杂且数据密集的问题，并直接从MATLAB中利用这些资源加速所需的深度学习运算。
基于神经网络的解决方案已经在多个领域取得了显著成果，包括自然场景检测和医学成像等。相较于传统算法，它们展现了巨大的改进潜力。受到这一进步的鼓舞，研究人员试图将这类方法应用于SAR图像处理领域以解决目标识别问题。在此案例中，所提出的方案不仅解决了识别与定位的一体化挑战，并且还提供了一种适用于大规模场景的有效、高效解决方案。
该示例详细说明了以下步骤：下载数据集和预训练模型；加载并分析图像数据；定义网络架构；指定训练选项；进行网络训练以及评估性能。具体地，本案例采用空军研究实验室发布的移动与静止目标采集及识别（MSTAR）杂波数据库作为演示的数据基础。
5星
