【摘 要】
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在强调高动态和强对抗的导弹领域,对智能化、自主性和复杂环境自适应等新质能力的需求越来越迫切。已有的目标识别算法很难适用目标种类多、背景复杂、目标尺度变化剧烈、干
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在强调高动态和强对抗的导弹领域,对智能化、自主性和复杂环境自适应等新质能力的需求越来越迫切。已有的目标识别算法很难适用目标种类多、背景复杂、目标尺度变化剧烈、干扰遮挡等情况,识别目标能力提升遭遇瓶颈。人工智能算法对于处于对抗环境的弹载制导平台目标识别问题有很好的应用前景。文章对目前具有最佳识别效果的YOLO_v2网络算法进行了弹载嵌入式应用探索。首先对YOLO_v2算法进行轻量化裁剪,对并行化实现方案进行了研究;然后选取了国内自主研发的新一代AI芯片和AI指令集编译器,在国产AI芯片上进行了软硬件协同开发
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