基于深度学习的SAR目标识别DSP设计

何涛; 施慧莉; 李大亮

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基于深度学习的SAR目标识别DSP设计

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SAR图像目标识别主要针对桥梁、机场等战略军事目标以及飞机、坦克、汽车等战术目标,进行精确的识别分类及定位,是SAR图像解译的重要一环。首先,构建C6678的卷积神经网络主要处理层,然后结合C6678的处理及存储特性,对卷积层和网络调度进行优化设计,完成了YOLOv3-TINY目标识别网络在C6678上的设计实现方法。该方法能够对常用卷积神经网络模型进行重构及修改,解决了C6678等多核DSP处理平台运行深度学习网络的难题。实验结果表明,该方法在检测性能上与GPU一致,考虑到机载SAR的实时图像帧率,虽然该方法在C6678的实时性能相对GPU还有较大差距,但其能够满足机载SAR实时处理需求。

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来源
《计算机工程与科学》 |2022年第8期|1357-1363|共7页
作者
何涛; 施慧莉; 李大亮;
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作者单位

中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达设备、雷达站;
关键词
SAR; 目标识别; YOLO; DSP; 深度学习;

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