基于深度学习的SAR目标识别DSP设计

作     者：何涛 施慧莉 李大亮 HE Tao;SHI Hui-li;LI Da-liang

作者机构：中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所江苏无锡214063 

出 版 物：《计算机工程与科学》 (Computer Engineering & Science)

年 卷 期：2022年第44卷第8期

页      码：1357-1363页

摘      要：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。

主 题 词：SAR 目标识别 YOLO DSP 深度学习 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 080203[080203] 081001[081001] 0802[工学-机械学] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-130X.2022.08.004

馆 藏 号：203114100...