受限资源下制导武器末制导机器视觉技术研究

• 作者: 张洵颖 程雪梅 赵晓冬 车军
• 来源期刊: 导航定位与授时
• 学科: 航空航天
• 关键词: 自主检测识别 神经网络性能评估 硬件资源定量评估 网络高精度压缩 嵌入式应用
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 智能感知与控制专栏
• 页码范围: 26-33
• 页数: 8页
• 分类号: V448
• 字数: 4965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2020.01.004

摘要

针对精确制导武器末制导机器视觉技术应用需求,研究了基于卷积神经网络的、针对复杂背景及小目标的自主目标检测识别算法,并分别进行了网络性能评估和硬件资源需求定量评估.针对最优算法,提出了基于嵌入式受限资源下的高精度神经网络压缩算法,并对算法进行了普适性评估.基于GPU嵌入式平台,实现TensorRT路线网络优化,并在速度和精度两方面均衡考虑下,对裁剪与量化算法进行了详细实验验证.实验结果表明,高精度神经网络压缩算法在硬件资源受限条件下,可以有效提升推理速度,最终经算法优化后的网络结构,可以获得3倍以上的速度提升,网络精度损失小于5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵晓冬	西北工业大学无人系统技术研究院	4	11	3.0	3.0
2	车军		2	0	0.0	0.0
3	张洵颖	西北工业大学无人系统技术研究院	1	0	0.0	0.0
4	程雪梅		9	15	2.0	3.0