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基于宇航级NPU的轻量化Yolov5算法的目标检测系统
1
作者
刘冰
周海
+3 位作者
卞春江
成晓蕾
王鹏飞
张彪
《空间科学学报》
北大核心
2025年第4期1123-1133,共11页
由于空间探测任务中需处理的遥感图像数量增多,对目标检测系统的鲁棒性和时效性要求越来越高,将大量遥感数据传输给地面再进行处理已经无法满足空间探测任务的需求.针对此问题,本文开展了基于宇航级NPU的遥感图像在轨目标检测系统研究,...
由于空间探测任务中需处理的遥感图像数量增多,对目标检测系统的鲁棒性和时效性要求越来越高,将大量遥感数据传输给地面再进行处理已经无法满足空间探测任务的需求.针对此问题,本文开展了基于宇航级NPU的遥感图像在轨目标检测系统研究,以Yolov5s网络为基础,替换与NPU适配度低的部分并引入注意力机制提升精度,解决深度学习算法模型复杂和计算量大导致其在星上难以部署的问题.优化后的网络迭代训练后部署在开发板上,经CPU-NPU并行协同处理,并行执行图像处理三部分,充分利用Yulong810A平台资源.实验显示,优化后的网络部署到星上平台后参数量减少75%,mAP值达71.25%,检测速度为47.67 frame·s^(-1),均超过原版Yolov5s网络,成功构建了一个更轻量快速的目标检测系统.
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关键词
空间探测
遥感图像
星上
处理
平台
深度学习
并行处理设计
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职称材料
题名
基于宇航级NPU的轻量化Yolov5算法的目标检测系统
1
作者
刘冰
周海
卞春江
成晓蕾
王鹏飞
张彪
机构
中国科学院国家空间科学中心
中国科学院大学
出处
《空间科学学报》
北大核心
2025年第4期1123-1133,共11页
基金
中国科学院青年创新促进会项目资助(E0293401)。
文摘
由于空间探测任务中需处理的遥感图像数量增多,对目标检测系统的鲁棒性和时效性要求越来越高,将大量遥感数据传输给地面再进行处理已经无法满足空间探测任务的需求.针对此问题,本文开展了基于宇航级NPU的遥感图像在轨目标检测系统研究,以Yolov5s网络为基础,替换与NPU适配度低的部分并引入注意力机制提升精度,解决深度学习算法模型复杂和计算量大导致其在星上难以部署的问题.优化后的网络迭代训练后部署在开发板上,经CPU-NPU并行协同处理,并行执行图像处理三部分,充分利用Yulong810A平台资源.实验显示,优化后的网络部署到星上平台后参数量减少75%,mAP值达71.25%,检测速度为47.67 frame·s^(-1),均超过原版Yolov5s网络,成功构建了一个更轻量快速的目标检测系统.
关键词
空间探测
遥感图像
星上
处理
平台
深度学习
并行处理设计
Keywords
Space exploration
Remote sensing images
On-board processing platform
Deep learning
Parallel processing design
分类号
V557 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于宇航级NPU的轻量化Yolov5算法的目标检测系统
刘冰
周海
卞春江
成晓蕾
王鹏飞
张彪
《空间科学学报》
北大核心
2025
0
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