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目标识别技术已经大量运用在战场和侦查应用中,如无人机航拍、卫星侦察、导弹识别、空中预警、SAR成像、红外成像等领域。采用基于深度学习的目标识别技术可大大提高识别率,加速云提供的基于FPGA高性能深度学习加速库(包括VGG16,Darknet19,YOLOV2/3,ResNet等)用于目标识别,可提升红外光电/SAR成像武器系统对正常目标和诱饵干扰的目标识别分类能力,包括战斗机、直升机、运输机、民航客机及诱饵干扰等。该方案将目标区域预测和类别预测整合于单个神经网络模型中,实现在较高准确率的情况下快速目标检测与识别。


系统架构


基于FPGA的红外/SAR雷达成像目标识别解决方案




目标识别的YOLOV2模型及FPGA加速方案


基于FPGA的红外/SAR雷达成像目标识别解决方案



深度神经网络YOLOV2的实现及性能


1.采用加速云SC-OPM小型化加速卡

2. 单颗FPGA器件集成 660k LE,具备1.5T FLOPS 单精度浮点处理能力

3. 23层卷积,各层网络参数可以软件配置下载,1层NMS是软件实现

4. 可以实现单精度浮点:43帧/S,INT8:86帧/S @图像分辨率为224*224

5. 单卡只有35W



 SAR图像与红外图像识别系统显控图


基于FPGA的红外/SAR雷达成像目标识别解决方案



案例1介绍



航天科技集团XXX研究所设计一个机载与弹载红外智能信息处理系统,系统的采集模块接口与CamLink接口相联,先经过数据解析再对图像进行预处理(数据格式缩放、数据通道分离等),然后送入FPGA深度学习模型的推理模块以进行图片算法推理识别;根据推理计算结果,用户程序对相应的目标进行标注或框显,并通过显示接口将红外图像分析结果实时显示。系统能够在线配置不同的神经网络模型,通过FPGA实现深度学习网络推理的计算加速,满足了应用的实时性要求。另外系统还根据注入数据进行仿真的需要,导入测试需要的红外图像或图片数据,算法模型可在线进行仿真、测试。红外热像图像数据分辨率为 256*256时,系统运行可达40帧/秒。


基于FPGA的红外/SAR雷达成像目标识别解决方案


案例2介绍


航天科技集团XXX研究所的遥感影像在轨解译与目标识别系统----SAR影像智能信息提取与目标识别。该系统适用于预警监视、成像侦察、精确打击等领域,对卫星在轨遥感影像进行感知与解译。该系统可实现大规模SAR影像中桥梁、机场、车辆、飞机、舰船等目标的检测、分类与识别,具备大场景SAR影像地物分类、变化检测等功能。通过大规模实用数据测试表明:该系统对桥梁、飞机、舰船等目标的检测率达95%以上,对10类MSTAR目标识别率达99%以上;对地物自动识别与信息提取精度优于85%;对变化区域监测准确率达85%以上。


基于FPGA的红外/SAR雷达成像目标识别解决方案



时间: 2019 - 07 - 01
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