基于目标检测算法的<bold>HEPS-BPIX4 DAQ</bold>实时在线图像压缩研究

面向高能同步辐射光源（High Energy Photon Source，HEPS）的高性能像素阵列探测器（HEPS-BPIX4）的数据获取系统（Data Acquisition，DAQ）需满足高实时性要求。通过在线压缩图像数据，可有效降低后续传输与存储的压力。针对传统压缩算法在压缩率和实时性方面的不足，本文提出了一种基于深度学习目标检测的图像数据在线压缩方法。采用端到端的YOLO（You Only Look Once）目标检测算法，对深度学习模型进行高效训练，并验证了其在HEPS-BPIX4 DAQ数据流中实现在线数据压缩的可行性。实验结果表明，该方法的图像数据在线压缩平均压缩比达到5.88...

詳細記述

書誌詳細

出版年:	He jishu
主要な著者:	肖 鹏飞, 季 筱璐, 杨 宣政, 曹 平
フォーマット:	論文
言語:	中国語
出版事項:	Science Press 2025-05-01
主題:	高能同步辐射光源 高性能像素阵列探测器 在线数据获取 目标检测 数据压缩 DAQ系统
オンライン･アクセス:	https://www.sciengine.com/doi/10.11889/j.0253-3219.2025.hjs.48.240542