【摘 要】
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遥感图像目标实时检测是遥感应用领域的关键技术问题之一.深度神经网络遥感图像目标检测准确率高,但此类网络通常结构复杂、参数多、计算量大,对计算资源和存储的需求较高,设计轻量化软硬件系统实现星载边缘端部署较为困难.针对上述问题,文章提出了一种基于多处理器片上系统(MPSoC)现场可编程门阵列(FPGA)的遥感图像目标检测算法硬件加速方案.首先研究了适合星载边缘端部署的目标检测算法;然后设计了深度卷积神经网络并行加速计算结构和引擎,采用有限精度运算实现网络参数,使其数字量减少了75％,显著降低了计算和存储开销;
【机 构】
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西北工业大学,西安 710072;北京空间机电研究所,北京 100094;北京空间机电研究所,北京 100094;西北工业大学,西安 710072
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遥感图像目标实时检测是遥感应用领域的关键技术问题之一.深度神经网络遥感图像目标检测准确率高,但此类网络通常结构复杂、参数多、计算量大,对计算资源和存储的需求较高,设计轻量化软硬件系统实现星载边缘端部署较为困难.针对上述问题,文章提出了一种基于多处理器片上系统(MPSoC)现场可编程门阵列(FPGA)的遥感图像目标检测算法硬件加速方案.首先研究了适合星载边缘端部署的目标检测算法;然后设计了深度卷积神经网络并行加速计算结构和引擎,采用有限精度运算实现网络参数,使其数字量减少了75％,显著降低了计算和存储开销;最后基于MPSoC FPGA处理器实现了飞机目标检测的原型演示验证系统.实验结果表明,文章提出的遥感图像目标检测系统方案的目标检测精度可达92％以上;与基于嵌入式CPU、CPU、GPU的方案相比,单帧图像推理时间从100s、1000ms、100ms缩短至10ms级,可以满足遥感图像目标检测实时处理要求,具有一定的工程应用价值.
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