公开(公告)号：CN119559392A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411607016.9

申请日：2024-11-12

Applicant: 上海宇航系统工程研究所 ,  南京航空航天大学

Inventor： 唐生勇 ,  郑成雯 ,  汪玲 ,  吴斌 ,  于昕迪 ,  王行行

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/13 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明公开了一种基于边缘端设备的空间目标部件分割开发的实现方法，包括如下步骤：步骤1、构建空间目标雷达图像数据集，对构建的网络模型进行训练；步骤2、配置MLU服务器开发环境；步骤3、调用量化接口，将步骤1训练好的深度学习网络权重量化为int8精度的权重；步骤4、设计在线推理软件，使用MLU270设备运行逐层推理模式，验证int8量化精度的权重是否满足精度要求；步骤5、使用MLU270设备运行融合推理模式，生成MLU270版本和MLU220版本的离线模型；步骤6、通过CNRT运行时库进行离线推理软件设计，加载MLU270版本离线模型测试离线推理结果；步骤7、将离线推理程序部署在智能微服务器，加载MLU220版本离线模型，测试边缘端设备下的离线推理结果。本发明能够在嵌入式边缘端设备上实现对空间目标逆合成孔径雷达图像的部件进行高效实时检测与分割，具备识别率高、处理速度快、实时性强等显著优势。