【摘 要】
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遥感图像飞行器检测系统在军事拦截防护、机场管理等领域具有举足轻重的作用,系统的前向处理过程可以分为前处理、特征提取、后处理三个阶段。遥感图像飞行器检测系统的特征提取阶段对实现平台的计算、存储资源提出较高的要求,后处理阶段迭代计算候选框重叠率产生巨大延时,都阻碍了飞行器检测系统在实时应用领域的广泛应用。为了克服这些困难,本文给出基于FPGA平台的遥感图像飞行器检测系统特征提取和后处理阶段的加速器设计
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遥感图像飞行器检测系统在军事拦截防护、机场管理等领域具有举足轻重的作用,系统的前向处理过程可以分为前处理、特征提取、后处理三个阶段。遥感图像飞行器检测系统的特征提取阶段对实现平台的计算、存储资源提出较高的要求,后处理阶段迭代计算候选框重叠率产生巨大延时,都阻碍了飞行器检测系统在实时应用领域的广泛应用。为了克服这些困难,本文给出基于FPGA平台的遥感图像飞行器检测系统特征提取和后处理阶段的加速器设计方案。针对特征提取阶段片上资源不足以存储权重矩阵的问题,本文提出一种基于块循环矩阵和定点量化的权重压缩方法。针对特征提取阶段片上存储容量难以满足中间数据存储的问题,提出一种层融合全流水模型,并根据模型设计出通讯部件与计算部件数量均衡的层融合全流水加速器。实验结果表明,与全折叠加速器相比层融合全流水加速器可以将遥感图像飞行器检测算法的吞吐量提高3倍。为了实现高准确率、低延时、低功耗的候选框去冗余效果,本文提出一种基于Soft-NMS的后处理阶段加速器体系结构,利用对数函数优化复杂的浮点计算,细粒度流水和粗粒度并行组成两级优化结构进一步提升算法的吞吐率。实验表明,与CPU实现的Soft-NMS相比该体系结构实现了36倍的性能提升,性能功耗比为CPU实现的264倍。
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