论文部分内容阅读
遥感图像云检测在遥感图像处理的过程中发挥着举足轻重的作用。为了使得网络满足嵌入式平台的计算要求,通过对U-net网络模型参数的压缩和裁剪,采用模型轻量化方法 MobileNet来达到减少模型的参数量和降低模型计算量的目的。对云检测模型的网络结构和相关参数进行了进一步的调整和设计,实现了一种基于深度学习方法的嵌入式云检测系统。通过移动端的推理框架Tengine部署到以RK3399芯片为核心的开发板上,实现遥感图像的实时云检测,在检测效率和检测准确率上都有比较好的表现。