【摘 要】
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大视场小口径望远镜（WFSAT）能够以高频率、低成本的方式获得天文图像,作为一种可快速部署的设备,被广泛用于时域天文观测及空间目标监视。WFSAT获取数据后,往往需要立即从数据中标提取天文目标信息,继而为引力波电磁对应体、近地天体、空间目标等关键目标的后续观测提供信息。将数据处理算法部署于嵌入式人工智能芯片系统,并与WFSAT绑定,在观测端对拍摄到的天文数据进行实时处理,可以减少数据传输和在数据中
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（12173027,12173062）；
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大视场小口径望远镜（WFSAT）能够以高频率、低成本的方式获得天文图像,作为一种可快速部署的设备,被广泛用于时域天文观测及空间目标监视。WFSAT获取数据后,往往需要立即从数据中标提取天文目标信息,继而为引力波电磁对应体、近地天体、空间目标等关键目标的后续观测提供信息。将数据处理算法部署于嵌入式人工智能芯片系统,并与WFSAT绑定,在观测端对拍摄到的天文数据进行实时处理,可以减少数据传输和在数据中心处理所需要的额外时间延迟,大大提升数据处理效率。本文针对前述应用场景需求,以及面向天文及空间目标测光定位等实际观测需求,进一步扩展了基于深度神经网络的天文目标检测算法的能力。本文通过在深度神经网络中增加两个分支,使其适用于天体光度测量和天体定位测量。由于天体光度测量神经网络和天体定位测量神经网络是基于数据驱动的回归算法,有限的训练数据和有限的数据多样性会将认知的不确定性引入最终的回归结果。因此,我们进一步研究了算法的认知不确定性,发现训练数据与实际应用数据之间的背景噪声和点扩散函数的差异,会给最终的光度和位置测量带来不确定性。为了保证算法在实际应用中的鲁棒性,我们提出了使用迁移学习策略在模拟数据和真实数据中训练神经网络。最终,本文建立了基于深度学习的端到端天文目标检测、测光和定位数据处理框架（PNET）,能够直接从输入的天文图像中获取天体的类型、星等值和位置坐标。经实验验证在真实天文数据9～15星等范围下,光度测量结果的标准差精度可达0.052星等,天体测量结果的标准差精度可达0.21像素。通过对训练后的算法模型进行结构复用和多流执行等操作对模型进行优化,提高算法在NVIDIA人工智能芯片嵌入式设备上的推理速度。在嵌入式设备上,保证框架测光精度和定位精度与服务器推理结果相当的情况下,模型单张探测时间约为0.19s,满足实时观测需求。项目提出的算法能够直接与人工智能芯片绑定,为各类地基及空基WFSAT提供高效率的在地数据处理服务,大幅提升前述设备对时域天文事件及空间目标监测的响应速度和检测能力。
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