基于神经网络的红外目标分类算法设计与应用

摘要：

卷积神经网络在图像处理领域取得了突出表现,但是由于算法庞大的计算量引起功耗高和实时性差的问题导致神经网络的实际应用受到一定限制.如果将神经网络移植在FPGA硬件平台,可充分发挥其高度并行的优势实现网络加速,降低功耗并提升算法实时性.基于上述描述,本文将用于目标分类的网络模型成功移植在FPGA上,通过对比加入分类模型前后的告警结果,说明分类模型设计的重要性.对比硬件实现与仿真结果,证明硬件实现的正确性.

关键词：卷积神经网络、目标分类、FPGA、网络加速

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：792-800