| 用于弹载线阵激光雷达的卷积神经网络目标识别 |
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| 引用本文： | 武军安,郭锐,刘荣忠,柯尊贵.用于弹载线阵激光雷达的卷积神经网络目标识别[J].光子学报,2019,48(7):210-220. |
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| 作者姓名： | 武军安 郭锐 刘荣忠 柯尊贵 |
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| 作者单位： | 南京理工大学 智能弹药技术国防重点学科实验室,南京,210094;西南技术物理研究所,成都,610041 |
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| 基金项目： | 南京理工大学重点预研项目 |
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| 摘 要： | 为了提高末敏弹在复杂背景条件下对装甲目标的识别能力,将线阵激光雷达作为探测器,结合卷积神经网络对线阵激光雷达距离像进行目标分类与识别.利用末敏弹边旋转边下降的运动特点,实现对扫描区域的距离成像,并通过采样率控制及插值等算法将原始距离像构造成适用于卷积神经网络的灰度像.针对弹载高实时性、小体积和低功耗的要求,建立了由两层卷积层和一层全链接层构成的浅层卷积网络,选用Xilinx ZYNQSoC芯片作为硬件平台,通过基于HLS技术和SDSoC开发环境将卷积操作放在端进行硬件并行加速.缩比模拟试验结果验证了该方法具有较高的目标识别精度,对复杂背景下的装甲目标也能有效识别.ZYNQSoC的PL硬件相较于普通CPU方案,加速性能提升了5倍,能够满足弹载的要求.
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| 关 键 词： | 线阵激光雷达 目标识别 卷积神经网络 末敏弹 硬件加速 |
Convolutional Neural Network Target Recognition for Missile-borne Linear Array LiDAR |
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| WU Jun-an,GUO Rui,LIU Rong-zhong,KE Zun-gui.Convolutional Neural Network Target Recognition for Missile-borne Linear Array LiDAR[J].Acta Photonica Sinica,2019,48(7):210-220. |
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| Authors: | WU Jun-an GUO Rui LIU Rong-zhong KE Zun-gui |
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| Institution: | (ZNDY Ministerial Key Laboratory,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China;Southwest Institute of Technical Physic,Chengdu 610041,China) |
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| Abstract: | WU Jun-an;GUO Rui;LIU Rong-zhong;KE Zun-gui(ZNDY Ministerial Key Laboratory,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China;Southwest Institute of Technical Physic,Chengdu 610041,China) |
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| Keywords: | Linear array LiDAR Target recognition Convolutional neural network Sensitive sub-ammunition Hardware acceleration |
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