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- 国防领域航空颠覆性技术识别
- 作者： 陈龙 宋庆国 廖孟豪 来源： 航空科学技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据集 颠覆性创新 文本聚类 复杂网络 军事航空
- 描述： 以百年未有之大变局下的大国博弈为切入点，立足未来航空科技发展的军事应用需要界定国防领域航空颠覆性技术的概念内涵，遴选适合国防领域航空颠覆性技术的识别方法，并以航空领域特定时段公开发表且被工程索引收录的高质量期刊/会议论文、高水平科学引文索引期刊论文及已获授权的三方发明专利为源数据构建颠覆性技术识别的数据集，通过文本聚类、复杂网络方法和军事应用潜力评估完成一批国防领域航空颠覆性技术识别，为开展军事航空颠覆性技术研发部署提供参考。
- 面向航空目标检测的神经网络加速器设计
- 作者： 施立瑞 王帅帅 肖昊 来源： 航空科学技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 FPGA 目标检测 Winograd算法 加速器
- 描述： 卷积神经网络被广泛应用于航空图像目标检测领域。然而，由于航空图像成像背景环境复杂、目标尺寸小且方向任意，为了提取更高层次的特征信息，神经网络模型的结构复杂度不断提高，使得模型计算复杂度高、计算时间长，从而难以满足航空目标检测的实时性需求。本文提出了一种面向航空目标检测的基于Winograd算法的神经网络加速器，通过Winograd卷积算法可大幅减少卷积计算中的乘法数量，并针对Winograd卷积在神经网络计算中由于时域变换引入额外加法计算的问题，提出了一种深流水的矩阵变换计算结构，通过复用加法计算的中间结果以及调整运算顺序减少输入和输出变换的计算量。同时，针对加速器的现场可编程门阵列（FPGA）实现，提出了一种高效的数据流形式和DSP阵列结构。试验结果表明，本文提出的加速器相比CPU和GPU分别获得了32倍和2.6倍的速度提升。