基于国产商用器件的星载智能目标检测技术

作者：陈立群; 邹旭^*; 张磊; 朱颖盼; 王港; 陈金勇

来源：航空学报, 2023, 1-11.

• 星载平台
• 遥感图像
• 深度学习
• 国产器件
• 模型部署优化
• 舰船目标检测

针对星载计算平台体积、功耗受限难题，提出了“FPGA+AI处理器”的硬件架构，并设计了以国产商用器件复旦微JFM7K325T FPGA和华为Ascend310 AI处理器为核心的星载图像处理智能计算平台；针对深度网络算法计算、存储开销大的难题，提出了轻量化遥感图像舰船目标检测算法，在保证检测精度的同时有效减小了计算量和参数量；针对神经网络算法实时部署计算慢的难题，开展量化感知训练、算子融合的计算图优化，以及多线程并行的软件设计，有效提升了实时计算性能。实验结果表明，该系统功耗小于15 W，遥感图像舰船目标检测准确率达0.908,1152×1152遥感图像处理帧率达63.3帧/秒，4096×5120大幅面图像处理帧率达3.17帧/秒。本文实现了国产化智能目标检测平台深度学习算法实时部署，为实现自主可控的智能化星载前端系统进行了探索研究。

• 单位
  中国人民解放军63921部队; 自动化学院; 华中科技大学; 中国电子科技集团公司