经过几十年的发展,短波红外成像凭借其作用距离远、可被动成像、全天候工作等特点,被广泛应用于军事领域。但是红外成像不可避免会受到很多影响,例如大气热辐射、空中云层起伏和地面强红外辐射等干扰,严重影响传统目标检测算法在红外成像系统中的检测效果。因此如何在短波红外成像系统中设计精准的目标检测功能有重要研究意义。因此本文围绕红外成像系统中的目标检测技术,对红外成像系统组成和空间红外目标检测算法实现进行了深入研究。论文针对小型化、低功耗、便携性等要求提出使用FPGA作为核心处理芯片,围绕国产红外成像探测器设计一套短波红外成像系统;同时对目标检测算法展开深入研究,提出将基于卷积神经网络的目标检测算法移植到FPGA平台,并针对硬件资源和特性进行设计优化。首先对短波红外成像系统整体进行分析,针对该探测器和核心处理芯片的特点,设计小型化硬件结构和适配的软件方案。通过对红外探测器的原始图像进行分析,设计非均匀校正和盲元替换算法,并实现硬件电路移植。同时为系统设计通讯接口和菜单显示以方便操控调试。接着对红外目标检测算法展开研究。通过对传统目标检测算法的研究仿真,针对其准确率受背景变化影响严重和硬件实现困难等问题,提出以候选框筛选和卷积神经网络为核心的算法进行目标检测。针对FPGA的并行化特点,使用包括定点化运算、流水线思想、状态寄存器分割等硬件设计思想,对卷积神经网络各层模块进行优化设计,在有限硬件资源的情况下成功实现硬件移植,完成实时目标检测功能。最后对成像系统整体进行测试和分析。首先是系统物理性测试和成像效果测试,接着通过CameraLink接口对系统目标检测检出率和实时性进行测试,最后对系统整体的资源消耗进行分析。实验结果表明,本文设计的红外成像系统能够对红外探测器输出的原始图像进行采集和图像优化处理,可以稳定输出640×512,25fps的红外图像并能实时进行目标检测。