卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现-论文

在当今科技日新月异的时代，随着飞机隐身技术和电子对抗技术的进步，机载雷达的探测距离大幅减少，其固有的隐蔽性差、抗干扰能力弱等问题也愈发突显。为了解决这些问题，机载红外预警系统应运而生，并且不断得到发展。红外预警系统因其隐蔽性好、探测能力强、作用距离远等优点，在现代光电子技术领域中发挥着越来越重要的作用。特别是在机载探测领域，红外预警系统能够有效地搜索、发现、跟踪作战目标，并及时发出警报。 然而，在机载下视条件下，复杂的地面背景让目标检测成为一项难题。在远距离情况下，目标往往呈现出小目标的状态，能利用的有效信息较少，目标很容易被背景杂波所淹没。传统的目标检测算法在这种条件下检测能力弱，且虚警率高，难以满足实际应用的需求。 为了解决上述问题，本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法。卷积神经网络是一种深度学习算法，它在图像识别领域表现出色，尤其是对各种尺寸和复杂背景下的目标检测。卷积神经网络通过其特有的卷积层、池化层、全连接层等结构，能够有效地提取图像特征，从而在目标检测任务中取得良好效果。 文中首先分析了卷积神经网络的结构和特点，然后将其应用于红外弱小目标检测领域。通过学习和训练，选取合适的卷积神经网络模型，并学习出合适的模型参数。将得到的算法移植到以现场可编程门阵列（FPGA）为核心的硬件平台上。FPGA作为一种高性能的可编程芯片，具有灵活的可重配置性，适合进行高速并行计算，因此它在深度学习及目标检测领域中有着广泛的应用前景。 实验结果表明，本研究提出的算法具有良好的实时性能，硬件移植工作量小，能够有效地在复杂背景下得到目标掩码信息，并检出目标。这一研究不仅为机载红外预警系统提供了有效的目标检测方法，也对FPGA在深度学习领域的应用提供了新的思路。 关键词中的“卷积神经网络”、“FPGA”、“目标检测”、“红外”、“弱小目标”等，准确地指出了本文研究的核心内容和方向。卷积神经网络在目标检测特别是红外弱小目标检测中的应用，结合FPGA硬件平台的实现，是本文的主要创新点和亮点。 作者简介介绍了王礼贺，一位在深度学习和图像处理领域有着深入研究的硕士研究生。他所在的华北光电技术研究所位于北京，是进行相关领域研究的重要机构。 整体来看，本文不仅对现有技术难题提出了创新性的解决方案，而且通过实验验证了方法的有效性，为卷积神经网络和FPGA在目标检测领域的应用开辟了新的道路。未来，随着相关技术的进一步发展和完善，我们可以期待在目标检测乃至整个计算机视觉领域取得更大的突破。