基于深度学习的目标检测研究与应用综述

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基于深度学习的目标检测算法相较于传统的目标检测算法,对复杂场景的稳健性更强,是当前研究的热点方向.根据基于深度学习的目标检测算法的流程特点将其分为两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法,着重介绍了部分经典算法所解决的问题及其优缺点,梳理了其在工业界的应用情况,对其存在的问题进行了讨论,对未来可能的发展趋势进行了展望.
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设计一种基于功率合成方式的功率放大器,工作于400~800 MHz频段范围.模块内部采用4个功放管合成的方式,可实现宽频带800 W的功率输出;内部通过多级放大的方式,可获得较高的增益和较小的带内波动.针对P频段特点,选择大功率LDMOS器件,采用基于平面微带电容混合电路的匹配电路、功率分配和合成方式,最终效率达到45%以上.
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随着高能物理学的发展,粒子实验的能量越来越高,单位时间内产生的数据量也越来越大,粒子实验装置不仅要以极高的速度进行数据传输,还要有足够的开发潜力实现进一步的速度提升.相较于粒子实验装置现阶段普遍采用的并行传输,串行传输在速度提升上有着巨大的优势.为了满足粒子实验的需求,基于MicroTCA架构设计了一种用于数据传输的AMC板卡,详细介绍了设计方案和测试方案.AMC板卡以串行方式实现数据传输,速度可达5× 109 bit/s,既满足了需求,又有足够的开发潜力.
为了提高航空航天设备的可靠性和运行速度,提出了一种新型读写分离的14T静态随机存储器(SRAM)单元.基于65 nm体硅CMOS工艺,对读写分离14T存储单元的性能进行仿真,并通过在关键节点注入相应的电流源模拟高能粒子轰击,分析了该单元抗单粒子翻转(Single Event Upset,SEU)的能力.与传统6T相比,该单元写速度、读静态噪声容限和位线写裕度分别提升了约5.1%、20.7%和36.1%.写速度优于其他存储单元,读噪声容限优于6T单元和双联锁存储单元(DICE),在具有较好的抗SEU能力的同
基于系统级封装(System in Package,SiP)技术,结合自研自主可控DSP处理器“魂芯”Ⅱ-A和多片DDR3颗粒,详细介绍了一款高速动态存储控制一体化SiP设备的设计方案和仿真验证分析结果.重点介绍了此款SiP的电路拓扑设计、版图设计,并从拓扑结构波形仿真、DDR3时序裕量计算、与板级实现方案对比三方面对其PCB后仿进行了分析和验证,仿真结果符合规范要求,证明了所采用的Fly-By拓扑适用于CPU与多片DDR3颗粒所组成的一体化SiP设备,且SiP设备性能优于板级实现方案.
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