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题名遥感船只快速目标检测技术及应用
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作者
王海涛
贺治钧
周天启
马岳
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机构
中国空间技术研究院卫星应用总体部
中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部
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出处
《中国空间科学技术(中英文)》
北大核心
2025年第1期153-161,共9页
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文摘
目前现有的大部分方法对细粒度遥感船只检测识别精度较低,并且星载计算机算力有限,常用的浮点精度数据类型所带来的大量计算和存储需求使其难以满足模型在轨部署的需求。面向这些挑战,提出了一种基于模型量化的细粒度遥感船只快速目标检测方法。首先设计了一种基于融合智能的检测网络,解决了“类内差异大、类间差异小”的难题,可有效提高细粒度船只检测识别的准确度。在此基础上,进一步提出了一种高精度的模型量化方法对裁剪边界实现了优化,可有效提升在轨遥感图像检测识别速度。在多个数据集上的测试表明,所提出检测方法相比于现有研究实现了超过5.9%的最大精度提升,同时量化方法可实现1.2%的最大性能提升,可在降低模型计算量的同时保持较高的精度,可适用于星载计算机的应用。
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关键词
卫星遥感船只检测
快速目标检测
cnn模型量化
卫星应用
深度神经网络
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Keywords
satellite remote sensing vessel detection
fast target detection
cnn model quantification
satellite applications
deep neural networks
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分类号
P407.8
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名一种基于轻量化CNN的天文暂现源智能识别方法
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作者
李晓斌
薛长斌
戴育岐
周莉
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机构
中国科学院国家空间科学中心
中国科学院大学
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出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期112-118,共7页
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基金
中国科学院GF科技重点实验室基金项目资助(CXJJ-20 S017)。
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文摘
天文暂现源携带了关于天体本质及演化过程的丰富信息,对暂现源进行探测与研究具有极为重要的科学价值。天文暂现源的辐射峰值大多在X射线或伽马射线,天基望远镜对这些高能波段的观测优势是地基望远镜无法比拟的,更适合于暂现源观测。但由于星载计算机的性能约束,很难实现依托于地面强大算力的复杂检测算法。针对以上问题,提出了基于轻量化卷积神经网络(CNN)模型的天基暂现源检测算法,并在嵌入式ARM平台上实现了模型部署。实验结果表明,本文提出的轻量化CNN暂现源检测算法的模型复杂度和计算量不及Deep Hits算法的1/4,准确率达到96.52%,可应用于星载有限算力平台,实现未来的天基暂现源实时检测。
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关键词
暂现源检测
轻量化cnn模型
星载有限算力平台
模型部署
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Keywords
Transients detection
Lightweight cnn model
Space-based limited computing platform
Model deployment
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分类号
P152
[天文地球—天文学]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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