基于 FPGA 的遥感图像智能处理系统

第一部分 设计概述

1.1 设计目的

近些年随着人工智能技术的发展，深度神经网络算法逐步在星载、机载等遥感数据处理中得到广泛应用，在灾害预警及应急、海洋应用、环境监测、国土资源等方面起到越来越重要的作用，如图 1 所示。但卫星、无人机等需要对遥感 图像进行实时处理的应用场景，都对实现平台具有严格的体积、重量、功耗的限制。而深度神经网络又具有运算复杂度高、存储带宽需求大的特点。在高时效性要求与资源功耗等空间环境的强约束下，通用处理平台难以支撑在轨人工智能 应用的计算需求。这都使得人工智能技术在上述领域应用面临着巨大的挑战。因此亟需开展支持星载、机载人工智能应用的核心硬件与基础软件技术研究。

为了解决上述问题，我们提出了基于 FPGA 的深度卷积神经网络的核心硬件系统架构，并基于此架构搭建了遥感图像智能处理系统。该系统具有高性能、低功耗、延时低等特点，可以为空间人工智能应用提供支撑。

1.2 应用领域

本作品在 FPGA 上实现了改进后的 YOLOv2