【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于計算機視覺，具體涉及一種應用于弱算力機載芯片的快速目標檢測方法。
技術介紹
1、目標檢測技術可以使無人機自主識別目標。目標檢測算法通常采用神經網絡作為主要模塊，需要較大的計算資源。然而，無人機機載的計算平臺算力較弱，無人機應用場景要求實時檢測目標，因此，機載目標檢測任務存在弱算力條件和實時性要求的矛盾。尤其是相對于nvidia等進口芯片，國產芯片算力更低。如表1所示，比如國產芯片海思3516av100，相對于nvidiaxavier?nx性能更弱。
2、表1國產海思3516av300與進口nvidia?xavier?nx對比
3、 指標 海思3516av300 nvidiaxaviernx 處理器內核 2核arm7 6核arm8 處理器緩存 256kbl2cache 6mbl2+4mbl3cache 神經網絡推理算力 1tops 21tops
技術實現思路
1、(一)要解決的技術問題
2、本專利技術要解決的技術問題是：提供一種計算并行性好，計算量小的可應用于弱算力機載芯片的快速目標檢測方法。
3、(二)技術方案
4、為了解決上述技術問題，本專利技術提供了一種應用于弱算力機載芯片的快速目標檢測方法，包括以下步驟：
5、(1)獲取光電吊艙圖像，光電吊艙圖像為1280*720；
6、(2)在光電吊艙圖像下方添加48行、1280列空白像素，使光電吊艙圖像分辨率變為1280*768，該分辨率的長度和寬度都能被神經網絡的總步長整除；然后把光電吊艙圖像送入機載芯片的npu模塊進行目標檢測，得到目標檢測結果；
7、(3)根據目標檢測結果，過濾掉低置信度的邊框，將高置信度的邊框從npu模塊取出到機載芯片的內存中；
8、(4)在光電吊艙圖像中畫出目標邊框；
9、(5)將光電吊艙圖像按照h264標準進行壓縮，使用rtsp協議發送到地面站，同時保存當前幀圖像的檢測結果。
10、優選地，步驟(2)設計的npu模塊中用于進行目標檢測的目標檢測網絡實現的目標檢測算法一共包含兩個階段，第一階段的主干網絡總步長為16，分辨率為1280*768的輸入圖像經過第一階段的主干網絡得到分辨率為80*64的特征圖，再經過第一階段的編碼器和解碼器得到第一階段的檢測結果；第二階段的主干網絡步長為2，分辨率為80*64的特征圖經過第二階段的主干網絡得到分辨率為40*32的特征圖，再經過第二階段的編碼器和解碼器得到第二階段的檢測結果，然后通過非極大值抑制算法融合兩個階段的檢測結果，得到最終的目標檢測結果。
11、優選地，步驟(2)設計的npu模塊中用于進行目標檢測的目標檢測網絡中，在第一階段的主干網絡中增加了步長為2的卷積層，1280*768分辨率的圖像經過該卷積層，分辨率變為640*384。
12、優選地，步驟(3)中進行邊框過濾時使用置信度閾值為預設值。
13、本專利技術還提供了一種用于實現所述方法的快速目標檢測系統。
14、本專利技術還提供了一種基于所述系統實現的無人機飛行實驗平臺。
15、(三)有益效果
16、本專利技術的方法主要有以下特點：
17、1、該方法中無需經過resize操作，將原圖直接送入npu模塊，省去了resize操作的時間。
18、2、本專利技術設計的目標檢測網絡的結構層間獨立，沒有跨層之間的鏈接，計算并行性好。傳統的目標檢測算法為了融合多層特征，使用跨層連接(比如yolov5)，計算并行性差。
19、3、本專利技術設計的目標檢測算法只有兩個階段，目標檢測網絡只包括淺層、中層網絡，網絡較淺，計算量小。而傳統目標檢測算法采用更深的網絡，比如yolov5，包含淺層、中層、深層網絡，計算量大。
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1.一種應用于弱算力機載芯片的快速目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)設計的NPU模塊中用于進行目標檢測的目標檢測網絡實現的目標檢測算法一共包含兩個階段，第一階段的主干網絡總步長為16，分辨率為1280*768的輸入圖像經過第一階段的主干網絡得到分辨率為80*64的特征圖，再經過第一階段的編碼器和解碼器得到第一階段的檢測結果；第二階段的主干網絡步長為2，分辨率為80*64的特征圖經過第二階段的主干網絡得到分辨率為40*32的特征圖，再經過第二階段的編碼器和解碼器得到第二階段的檢測結果，然后通過非極大值抑制算法融合兩個階段的檢測結果，得到最終的目標檢測結果。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟(2)設計的NPU模塊中用于進行目標檢測的目標檢測網絡中，在第一階段的主干網絡中增加了步長為2的卷積層，1280*768分辨率的圖像經過該卷積層，分辨率變為640*384。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(3)中進行邊框過濾時使用置信度閾值為預設值。
5.如權利要求1
6.一種用于實現如權利要求1至5中任一項所述方法的快速目標檢測系統。
7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，該系統基于機載計算平臺設計。
8.如權利要求5或6所述的系統，其特征在于，該系統應用于計算機視覺技術領域。
9.一種基于如權利要求6或7或8所述系統實現的無人機飛行實驗平臺。
10.如權利要求9所述的無人機飛行實驗平臺，其特征在于，該無人機飛行實驗平臺由無人機搭載光電吊艙和所述機載計算平臺實現。
...【技術特征摘要】
1.一種應用于弱算力機載芯片的快速目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)設計的npu模塊中用于進行目標檢測的目標檢測網絡實現的目標檢測算法一共包含兩個階段，第一階段的主干網絡總步長為16，分辨率為1280*768的輸入圖像經過第一階段的主干網絡得到分辨率為80*64的特征圖，再經過第一階段的編碼器和解碼器得到第一階段的檢測結果；第二階段的主干網絡步長為2，分辨率為80*64的特征圖經過第二階段的主干網絡得到分辨率為40*32的特征圖，再經過第二階段的編碼器和解碼器得到第二階段的檢測結果，然后通過非極大值抑制算法融合兩個階段的檢測結果，得到最終的目標檢測結果。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟(2)設計的npu模塊中用于進行目標檢測的目標檢測網絡中，在第一階段的主干網絡...
【專利技術屬性】
技術研發人員：沈灝，劉大衛，林時堯，石舟，馬超群，李亞璠，
申請(專利權)人：中國兵器科學研究院，
類型：發明
國別省市：
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