[發(fā)明專利]一種衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110573617.2
• 申請(qǐng)日: 2021-05-25
• 公開（公告）號(hào): CN113486883A
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賀廣均;王康;周其輝;梁晟溟;石慧峰;楊志才;劉世碩;常江
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 航天恒星科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/32
• 分類號(hào): G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中國(guó)航天科技專利中心 11009
• 代理人: 高志瑞

1.一種衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于包括：SoC處理器、SoC專用FLASH上注區(qū)、SoC專用FLASH原始區(qū)、DDR2存儲(chǔ)區(qū)和數(shù)據(jù)回傳模塊；其中，

所述SoC處理器用于自動(dòng)加載SoC專用FLASH上注區(qū)存儲(chǔ)的智能處理算法和模型參數(shù)；所述SoC處理器接收衛(wèi)星成像平臺(tái)傳輸?shù)倪b感圖像數(shù)據(jù)并保存至DDR2存儲(chǔ)區(qū)；所述SoC處理器進(jìn)行遙感圖像的切片處理和感興趣區(qū)遙感圖像切片的智能化提??；所述SoC處理器打包壓縮提取的感興趣區(qū)遙感圖像切片并保存至SoC專用FLASH上注區(qū)；

所述SoC專用FLASH上注區(qū)用于存儲(chǔ)接口及數(shù)傳CPU上注程序、智能處理DSP程序、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重文件、打包壓縮后的感興趣區(qū)遙感圖像切片及圖像輔助數(shù)據(jù)；

所述SoC專用FLASH原始區(qū)用于存儲(chǔ)接口及數(shù)傳CPU程序、智能處理DSP程序；

所述DDR2存儲(chǔ)區(qū)用于緩存原始衛(wèi)星成像數(shù)據(jù)、圖像切片、圖像輔助數(shù)據(jù)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層中間計(jì)算量、智能處理算法程序代碼；

所述數(shù)據(jù)回傳模塊用于將存儲(chǔ)在SoC專用FLASH上注區(qū)的感興趣區(qū)遙感圖像切片及圖像輔助數(shù)據(jù)下傳至地面接收站。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于：所述SoC處理器包括CPU和DSP。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于：所述SoC處理器采用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行遙感圖像的切片處理和感興趣區(qū)遙感圖像切片的智能化提取。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于：所述深度學(xué)習(xí)算法包括如下步驟：

步驟1：構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取模型；

步驟2：?jiǎn)?dòng)星上智能處理模式，SoC處理器完成智能處理算法加載；

步驟3：采用星務(wù)輪詢轉(zhuǎn)發(fā)方式，通過CAN總線，完成原始遙感圖像數(shù)據(jù)傳輸和接收，并保存至DDR2存儲(chǔ)區(qū)；

步驟4：對(duì)接收的原始遙感圖像按照一定像素/切片進(jìn)行分塊；

步驟5：采用雙線性插值，將每塊切片重采樣到一定像素大小，對(duì)像素值進(jìn)行歸一化處理；

步驟6：將歸一化處理后的切片作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，利用DSP，實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的前向推理，得到切片作為感興趣區(qū)的置信度；

步驟7：采用閾值法，對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分類，記錄大于或等于一定置信度的切片的位置信息并對(duì)其進(jìn)行壓縮打包，并保存至SoC專用FLASH上注區(qū)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于：在步驟1中，構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取模型包括如下步驟：

步驟1：構(gòu)建遙感圖像感興趣區(qū)提取模型訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)集；

步驟2：構(gòu)建輕量級(jí)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類模型，利用GPU服務(wù)器，設(shè)置超參數(shù)，訓(xùn)練得到模型參數(shù)；

步驟3：對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行量化壓縮，將模型參數(shù)量化為8bit定點(diǎn)型。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于：所述SoC專用FLASH上注區(qū)存儲(chǔ)的深度學(xué)習(xí)算法權(quán)重文件，通過星地通信鏈路上注新的深度學(xué)習(xí)算法權(quán)重文件，實(shí)現(xiàn)在軌智能處理算法的更新或擴(kuò)充。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于：構(gòu)建輕量級(jí)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類模型包括網(wǎng)絡(luò)初始化權(quán)值預(yù)訓(xùn)練、知識(shí)蒸餾、剪枝和稀疏化訓(xùn)練。

8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于：在步驟4中，對(duì)接收的原始遙感圖像按照64×64像素/切片進(jìn)行分塊。

9.根據(jù)權(quán)利要求4所述的衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于：在步驟5中，將每塊切片重采樣到16×16像素大小。

10.根據(jù)權(quán)利要求4所述的衛(wèi)星遙感圖像感興趣區(qū)在軌智能提取一體化處理裝置，其特征在于：在步驟7中，一定置信度為0.5。