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內容簡介: |
解决相关领域书籍普遍存在的算法设计与硬件加速设计各自独立、系统性不足、关联性不够紧密等问题,从嵌入式图像处理系统总体设计角度出发,充分分析高空成像平台应用环境和任务特点,从图像采集、目标检测两个方面进行算法设计,并利用FPGA异构加速理论搭建异构加速体系,满足边缘嵌入式平台对时延、精度、功耗以及资源的设计需求。内容包括:目标识别检测、嵌入式异构平台在制导控制领域的国内外研究现状;高空成像特点,归纳梳理了边缘嵌入式图像处理系统设计中需要解决的问题,对图像异构处理系统总体设计方案进行研究;嵌入式图像处理系统异构体系设计,研究了适用于不同图像处理过程的通用性异构加速体系框架;高空相机成像过程中容易出现的问题,分别对坏点矫正、自动曝光、自动白平衡以及去雾算法进行深入研究,并结合预处理异构加速设计体系进行边缘部署;分析弱小目标与大目标关键部位检测问题,以YOLOv3为基线网络进行算法改进研究,提升了小目标检测精度,并且实现对大型目标关键部件的精准定位;嵌入式图像处理系统集成与试验验证等,验证了嵌入式图像异构处理系统设计的有效性和准确性。可供从事边缘嵌入式图像处理领域的读者提供借鉴参考。作者提供保密审查证明,不涉及保密内容。
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關於作者: |
田宗浩,陈栋,凌冲,著。 田宗浩,博士,陆军炮兵防空兵学院讲师,发表学术论文20余篇,出版学术著作3部、授权专利软件著作权10余项,全国数学建模竞赛三等奖1项。 陈栋,博士,副教授,陆军炮兵防空兵学院教研室主任;主持和作为技术骨干参与完成重大课题或科研项目20余项,先后获安徽省教学成果二等奖1项,授权专利软件著作权90余项、发表学术论文50余篇,出版著作10余部。
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目錄:
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第一章 概 述1.1 引言1.2 图像异构处理技术发展现状1.3 本章小结第二章 图像异构处理系统关键技术2.1 图像处理系统设计2.2 卷积神经网络理论2.3 卷积硬件加速理论2.4 本章小结第三章 图像异构处理系统体系设计3.1 图像异构处理系统体系分析3.2 基于遗传算法的深度学习模型结构化剪枝算法3.3 面向深度学习的目标检测系统异构加速设计3.4 可配置通用深度学习加速器性能分析3.5 本章小结第四章 基于FPGA的图像采集异构系统设计4.1 摄像机坏点校正模块设计4.2 一种基于固定分区的摄像机自动曝光算法及实现4.3 图像自动白平衡算法研究4.4 基于透射率渐变的暗通道图像去雾算法研究4.5 图像实时采集系统异构设计4.6 本章小结第五章 图像目标检测及二次检测系统研究5.1 数据集5.2 Yolo v3基础框架5.3 基于Yolo v3的图像目标检测效果分析5.4 复杂作战环境下弱小目标检测算法5.5 基于二阶段的舰船关键部位检测5.6 本章小结第六章 图像异构处理系统集成与试验验证6.1 图像目标检测系统异构设计6.2 系统集成及实验验证6.3 本章小结
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