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红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择,无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略,有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面,本文提出了更加高效的卷积计算单元,提高了硬件资源的利用率,同时也达到了更高的峰值性能。最终,在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证,系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率,其功耗为2.5 W。 相似文献
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利用Matlab嵌入式系统目标模块Embedded Target for TI C2000 DSP工具包,实现基于TMS320F2812的模块法负载识别程序设计的方法,对供电系统管理有着重要的现实意义。 相似文献
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阐明了特殊过程和关键过程的定义和控制要求,分析了特殊过程和关键过程的识别方法,论述了本单位的特殊过程和关键过程的控制现状和不足,提出了提高本单位特殊过程和关键过程控制能力的办法。 相似文献
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适用于地面应用系统的导航星数据库的建立 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍了所采用的恒星运动标准模型、历元转换及误差传播基本原理。给出了一种导航星数据库的构建方法,该方法以Hipparcos星表为中心,以星敏感器光学系统的观测极限为星等阈值,联合多个星表,通过精密历元转换,引入位置精度阈值以确保卫星姿态确定角秒量级的精度;引入辅助导航星以提高星图识别率和识别速度。蒙特-卡罗仿真结果表明利用该导航星数据库在有伪星存在的情况下星图识别率96.7%以上,同时识别视场内5颗星的识别速度在0.3秒以下,加入189颗辅助导航星后,在导航星总数提高至6261颗时,星图识别速度却提高了6%以上。
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