資料介紹
為性能加速的空間圖像處理開發(fā)FPGA協(xié)處理器
快速、精確的圖像數據的板上分類是現代衛(wèi)星圖像處理的關鍵部分。對于地球科學和其它應用而言,空間智能有效載荷利用智能機器學習算法以及儀器自治來檢測和識別洪水、火山爆發(fā)以及海冰融化等自然現象。
噴氣推進實驗室 (JPL) 是美國國家航空和航天局 (NASA) 下屬的一個實驗室,它開發(fā)出了支持矢量機 (SVM) 分類算法,用在航空器上來識別高優(yōu)先級圖像數據以傳送到地面。這些算法還可以進行板上數據分析,以便對動態(tài)事件做出快速反應 (圖
1)。這些板上分類器可幫助減少下傳到地面的數據量,從而極大地提高了設備的科學回報。
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