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高压输电塔廊道的快速、大范围监测能力对于国家能源安全战略至关重要。合成孔径雷达遥感技术以其全天时、全天候、穿透能力强等众多优势能够为区域电力基础设施监测提供稳定数据源。但由于复杂的成像机理和大量相干斑噪声的影响,SAR数据的快速智能解译存在一定的困难。为此,提出一个基于深度卷积神经网络的输电塔快速识别分类算法框架。利用我国首颗C频段多极化合成孔径雷达高分三号数据,结合目标检测网络自动标注构建RAD-GFEP输电塔数据集,然后采用基于卷积神经网络的分类算法对该样本集进行分类测试。结果表明,基于深度卷积