【摘 要】
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随着星载遥感技术的不断提高,高分辨率遥感数据迅猛增加。海量的星载遥感数据对卫星存储能力和下行传输能力提出更高要求,目前有限的卫星数传带宽已无法满足遥感数据的传输需求。该文面向星载舰船检测技术,设计实现基于现场可编程逻辑阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）的光学遥感数据舰船检测系统。首先,根据本文项目来源进行需求分析。按照功能需求,将舰船检测系统划分为板卡设计
【基金项目】
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某研究所《卫星光学遥感图像舰船检测预研项目》；
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随着星载遥感技术的不断提高,高分辨率遥感数据迅猛增加。海量的星载遥感数据对卫星存储能力和下行传输能力提出更高要求,目前有限的卫星数传带宽已无法满足遥感数据的传输需求。该文面向星载舰船检测技术,设计实现基于现场可编程逻辑阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）的光学遥感数据舰船检测系统。首先,根据本文项目来源进行需求分析。按照功能需求,将舰船检测系统划分为板卡设计模块、舰船检测算法硬件实现模块和模拟源软件开发模块。板卡设计模块主要是围绕主控芯片设计硬件电路,为舰船检测系统搭建硬件平台。舰船检测算法硬件实现模块主要用于在嵌入式硬件平台中对遥感数据进行舰船检测,区分海量遥感数据中是否包含舰船目标数据,剔除不包含舰船目标的无效数据,为后级存储设备和传输设备减轻数据传输压力。模拟源软件开发模块主要用于模拟星上运行环境,为舰船检测系统提供数据输入。其次,针对星载应用要求,选择计算密集型、低功耗的FPGA作为舰船检测算法运行的硬件平台。在现有舰船检测算法中选择轻量化、运行速率快的YOLOv3（You Only Look Once）深度学习网络作为舰船检测算法。并针对FPGA硬件特性,在硬件资源有限的条件下采用网络轻量化设计和网络加速化设计,实现YOLOv3深度学习网络在FPGA硬件平台的算法移植。最后,将本文设计的光学遥感数据舰船检测系统在200张可见光遥感数据中进行测试,达到了0.33fps检测速率、85.2%精确率、14.7%虚警率和6.408W运行功耗的实验结果。将本文实验结果与Jetson TX1开发板中的实验结果相比较,单核运算能力提升56倍。本文研究的重大突破是将人工智能常用图形处理器（Graphic Processing Unit,GPU）转变为设计灵活、高并行度的FPGA硬件平台,为后续在国产化FPGA芯片中实现舰船检测系统提供先验设计。
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