【摘 要】
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随着遥感卫星成像技术的发展,遥感卫星的成像分辨率得到了大幅度的提高,通过成像获得的遥感图像包含的数据量也越来越大。针对海量数据,研究并开发超强计算能力的设备是目前进行数据加速处理的一个趋势,当前人工智能系统的算力大多构建在CPU+GPU之上,GPU具备超强的计算能力,使得其在并行计算领域发挥着巨大的优势。但是,随着GPU性能的不断提升,芯片规模大、功耗高以及散热慢等缺点逐渐显露出来,成为制约GPU
【基金项目】
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教育部人工智能算法战略研究项目; 国家自然基金面上项目,61671350,基于脑启发的PolSAR图像深层协同表示学习与分类,2017/01-2020/12; 国家自然科学基金(61771379,61836009); 国家自然科学基金创新群体项目(61621005); 陕西省重点研发计划(2019ZDLGY03-05)
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随着遥感卫星成像技术的发展,遥感卫星的成像分辨率得到了大幅度的提高,通过成像获得的遥感图像包含的数据量也越来越大。针对海量数据,研究并开发超强计算能力的设备是目前进行数据加速处理的一个趋势,当前人工智能系统的算力大多构建在CPU+GPU之上,GPU具备超强的计算能力,使得其在并行计算领域发挥着巨大的优势。但是,随着GPU性能的不断提升,芯片规模大、功耗高以及散热慢等缺点逐渐显露出来,成为制约GPU做并行计算的重要因素。搭载昇腾AI处理器的Atlas板卡是华为公司面向人工智能计算场景推出的智能加速硬件设备,集高算力与低功耗等优秀特性于一体,在深度学习应用领域具备显著优势。本文的主要工作如下:1.基于YOLOv3算法,实现了光学遥感图像的飞机目标检测,并使用Atlas200DK开发者套件实现了算法的迁移。本次开发使用Python语言进行了主机程序的设计,根据YOLOv3目标检测算法的具体步骤,通过调用昇腾AI处理器提供的一系列ACL接口,设计并实现了基于华为Atlas 200DK开发板的遥感图像飞机目标检测系统。设计时结合Atlas 200DK开发板的加速矩阵计算、算子调度、内存优化等各种性能优化方法,同时采用模块化的设计理念将应用划分为功能明确的各个子模块,提高了系统的资源利用率,加快了算法在板卡上的执行速度。2.测试了不同尺寸的光学遥感图像,对比了算法在CPU上、GPU上和Atlas200DK开发板上的运行时间,采用加速比和能耗比来衡量Atlas 200DK对检测算法的加速效果以及能耗表现,证明了设计的基于Atlas 200DK开发板的遥感图像飞机检测算法具有非常优秀的加速效果和能耗表现。最后,本文对比了算法在CPU上、GPU上和Atlas 200DK开发板上的检测率和虚警率,可以看出算法在开发板上依然具备良好的检测性能。
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