基于FPGA的红外/SAR雷达成像目标识别解决方案

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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研究所项目效果图


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效果图

基于FPGA的红外/SAR雷达成像目标识别解决方案



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