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1.
宫大汉    于龙龙  陈辉    杨帆    骆沛  丁贵广   《智能系统学报》2021,16(5):900-907
卷积神经网络复杂的网络结构使得模型计算复杂度高,限制了其在自动驾驶等实际终端场景中的应用。针对终端场景下的计算资源受限的问题,本文从轻量化深度模型设计和车规级芯片模型部署验证两方面进行研究。针对深度模型计算效率和检测精度的矛盾,本文设计了基于中心卷积的轻量化对象检测模型,实现功耗低且精度高的模型性能。进一步,本文基于量化感知训练的模型加速部署方法在车规级芯片上开展了系统级部署验证,在车规级芯片tda4上成功实现了高效的对象检测模型,在自动驾驶场景中取得了良好的性能。  相似文献   
2.
针对SAR图像边缘混叠现象,本文从SAR数据接收机理及数据处理方式上分析了这种混叠现象的起因。分析发现,这种混叠现象与SAR接收数据信号特性及线性调频信号匹配压缩特性有关。与截短的线性调频信号的匹配压缩结果相似,SAR实际数据方位向、距离向起始位置和结束位置附近的目标回波数据被截断,因此对任意一部以线性调频信号为发射信号的SAR系统,其所得成像处理结果总会出现图像边缘混叠现象,且混叠区域大小正好为方位向和距离向上的半个脉冲持续时间的采样点。RADARSAT-1数据及线性调频信号的处理结果验证了上述结论的正确性。最后,本文给出选择无混叠SAR图像的两种方法。  相似文献   
3.
于龙龙  冯东  王建  黄晓涛 《雷达学报》2022,11(4):618-636
在层析SAR技术的实际应用中,航过数量通常受高昂成本等因素的限制。互质层析SAR技术通过稀疏分布航过位置、延长基线孔径长度,可以降低所需的航过数量。当采用子空间方法开展互质层析SAR重构处理时,为了获得可靠的层析图,研究最少航过数量估计问题。考虑到子空间方法的重构性能受多个参数的影响,因此航过数量的选择必须综合考虑所有相关参数对重构结果的影响。为此,通过样本特征值分析方式建立子空间方法的可靠性保证条件。根据这个可靠性保证条件,提出了一种估计最少航过数量的方法。与传统的最少航过数量估计方法相比,所提方法的优势在于:同时考虑所有的相关参数,且具有解析的数学描述式。最后,仿真实验证实由所提方法估算的航过数量确实接近最小,且能够保证重构结果可靠。   相似文献   
4.
太阳诱导叶绿素荧光数据是反映全球植被总初级生产力的关键指标,对于监测全球或地区性的植被生产力变化和气候变化的影响具有重大意义.然而,目前为止仍没有高分辨率和全球覆盖的可用原始数据集.虽然存在一些全球性的重建数据集,但一般存在区域特异性不够明显等问题,从而一定程度上限制了该数据在特定的兴趣区域上的可用性.为了探索重建基于兴趣区域的叶绿素荧光数据的方法,本研究以华北平原为例,综合遥感数据处理技术,机器学习方法和生态学原理,对原始轨道碳观测者二号卫星所提供的叶绿素荧光数据集和MODIS地表反照率数据建模.重建数据集基于兴趣区域内原始数据的时空特征而建,具有连续的空间覆盖和更高的空间分辨率,经过验证,该框架可以为特定区域提供有效的有针对性的的叶绿素荧光数据,可为兴趣区域的与叶绿素荧光数据有关的研究提供数据支持.  相似文献   
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