【摘 要】
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遥感图像随着成像技术的不断发展,可获取的图片数量以及质量也与日俱增。海量的遥感图像,对研究人员来说,其中包含的信息不管是在城市管理还是军事等方面都有极大的参考价值与研究价值。随着遥感图像分辨率的不断提高,可获得信息量也随着增长,而传统的计算处理设备在处理大尺寸的遥感图像时,需要强大的硬件支持来提高计算的性能。但是强大的硬件支持往往意味着更高的功耗,因此低功耗并且具有强大算力的加速设备受到研究人员的
【基金项目】
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教育部人工智能算法战略研究项目; 国家自然科学基金（61771379,61836009）; 国家自然科学基金面上项目,61671350,基于脑启发的PolSAR图像深层协同表示学习与分类; 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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遥感图像随着成像技术的不断发展,可获取的图片数量以及质量也与日俱增。海量的遥感图像,对研究人员来说,其中包含的信息不管是在城市管理还是军事等方面都有极大的参考价值与研究价值。随着遥感图像分辨率的不断提高,可获得信息量也随着增长,而传统的计算处理设备在处理大尺寸的遥感图像时,需要强大的硬件支持来提高计算的性能。但是强大的硬件支持往往意味着更高的功耗,因此低功耗并且具有强大算力的加速设备受到研究人员的关注。昇腾AI系列处理器是由华为自主研发的AI处理器,以其优良的软硬件架构为基础,向开发人员提供了两种不同语言的开发接口,同时兼具了强大算力和低功耗的特性,在计算机视觉领域展现了明显的优势。昇腾AI系列处理器主要分为昇腾910和昇腾310系列,在本文中主要使用了搭载昇腾310的边缘计算设备Atlas 200DK,进行光学遥感图像飞机目标检测算法的实现以及优化加速的方法,并且对比了算法在优化前后的检测性能比较。围绕此任务做了以下工作:（1）设计遥感图像飞机目标检测算法的实现流程,并将此目标检测算法在华为Atlas 200DK上进行实现。本文中主要需要实现的目标检测算法是YOLO v3,该算法在实现过程中,需遵循Atlas 200DK的开发流程进行应用开发以及算法实现。本次开发过程中使用了python语言进行整体的程序设计,在程序实现时,首先对开发环境和运行环境进行搭建,并依照ACL的应用开发流程,完成目标检测算法的模型转换,以及具体的应用开发任务。同时,针对该目标检测应用搭建了基于Py Qt5的飞机目标检测系统,将目标检测结果实时结果显示。（2）针对目标检测算法进行进一步的优化,具体的优化方式是针对本次开发所使用的数据集进行k-means聚类生成该数据集的anchors,然后基于华为Atlas 200DK的开发特性,结合昇腾AI处理器的性能优化策略进行目标检测算法的进一步优化,充分利用昇腾AI处理器在设计时已完成优化的网络结构以及算子集合,实现算法优化以及检测性能的提升。最后,本文对比了算法优化前后在Atlas 200DK上的推理性能,检测率以及虚警率等目标检测性能,可以看出,目标检测算法在优化后的推理检测速度得到了提升。
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