【摘 要】
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针对高分对地观测系统使用过程中会受到不同活动项目的 约束影响,出现系统成像、回传及活动完成率低的问题,导致观测效果不佳,为此提出了基于尺度特征卷积神经网络的高分对地观测系统设计;该系统通过管控中心服务器推送系统运行状态信息,实现三维显示任务的功能;利用CMOS图像传感器实现成像面对应点的传送和FPGA控制器控制其数据存储时间;采用BCM5464千兆交换机,实现数据高速传输;构建并训练尺度特征卷积神经网络,利用RPN网络识别目标区域特征,通过划分目标的前景和背景确定了该区域内的训练兴趣区域坐标,从而使RPN
【机 构】
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中国航天系统科学与工程研究院,北京 100045
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针对高分对地观测系统使用过程中会受到不同活动项目的 约束影响,出现系统成像、回传及活动完成率低的问题,导致观测效果不佳,为此提出了基于尺度特征卷积神经网络的高分对地观测系统设计;该系统通过管控中心服务器推送系统运行状态信息,实现三维显示任务的功能;利用CMOS图像传感器实现成像面对应点的传送和FPGA控制器控制其数据存储时间;采用BCM5464千兆交换机,实现数据高速传输;构建并训练尺度特征卷积神经网络,利用RPN网络识别目标区域特征,通过划分目标的前景和背景确定了该区域内的训练兴趣区域坐标,从而使RPN网络权值学习达到了预期目标,提升了目标检测识别的准确性,设计对地观测信息管理流程,完成系统设计;由实验结果可知,该系统最高成像、回传概率、活动完成率分别为83％、99.9％和100％,具有良好的观测效果.
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