卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现

摘要：

针对传统目标检测算法在复杂背景条件下的对红外弱小移动目标的检测能力弱,虚警率高等问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法,分析了卷积神经网络的结构、特点,将卷积神经网络应用到红外弱小目标检测领域,选择卷积神经网络模型,学习训练学习出合适的模型参数,并将算法在以FPGA为核心的硬件平台上进行移植.实验表明,本文的算法实时性好,硬件移植工作量小,在复杂背景下能够得到目标掩码信息、有效检出目标.

关键词：卷积神经网络、FPGA、目标检测、红外、弱小目标

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：252-256