[VIP第1年] 指数:3
利用图像处理技术实现导弹的远程打击是一项运用了比较长时间的技术，相比于现代化的电子控制，它具备低受干扰的特点，特别是无人机在军备领域的广泛应用，图像处理的作用重新受到重视。远程打击时，需要对整个弹的识别能力进行深度学习训练，不断的训练能够让AI更加聪明，让AI知道该打击什么，从而提升打击精度。在前期的试验印证阶段，需要进行大量反复的试验训练，通过在导弹前端植入导引头，给导弹装上眼睛，可以实时记录导弹打出后的视频画面，然后将大量的视频数据采集到一起用于分析改进。成都慧视利用RK3399Pro芯片打造了一个高性能的Viztra-ME025图像处理板。成都运动图像识别模块板卡供应商
多目标跟踪是指在连续的图像中，通过目标检测算法识别出每一帧中的目标，并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化，而且还会有目标出现和消失的情况，再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况（例如无人机高空检测），就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标，所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此，成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是：1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述，利用深度学习提取更高级别的语义特征，这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型，在算法中加入对摄像头运动的估计，通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略，设计更灵活的数据关联算法，允许更大的距离阈值来匹配候选目标。成都性价比高图像识别模块产品高性能的图像识别处理板RV1126。
瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列，成为了各领域研究开发的优先，它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能，具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言，将RK3588作为课题进行研究开发，是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中，算法的能力就十分重要，如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标，可以利用AI的深度学习能力，让AI不断学习这些目标的特征，从而达到精细识别的能力。这个过程，可以通过大量的数据标注，来训练AI。但大量待标注工作，常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注，将会耗费大量时间精力，让成本不可控。
夏季，随着各家各户进入用电高峰，电力系统面临着不小的考验。如何保障基础用电成为电力供应的首要难题，传统的人工巡检被无人机替代后，巡检的效率有所提升，但是为了进一步保障巡检的精细度，无人机吊舱成为了一个关键的设备。无人机搭载智能化吊舱，比传统的摄像头巡检更加精确，一方面这些吊舱搭载高性能的图像处理板后具备AI识别检测的能力，通过目标识别算法的赋能，能够实现智能化巡检。另一方面，这些吊舱既能搭载可见光传感器也能配备红外传感器，可以达到24小时巡检工作的需求，并且这些摄像头具备变焦放大的能力，它们会比人眼更加精细，可以发现人看不到的问题，可以检查人工无法到达的区域，更加全能化。无人机AI识别选择哪块图像处理板？
在我们生活生产中，许多小型化的无人机类似于昆虫，凭借其机动、灵活、体积小的特点能够在复杂的环境中执行飞行任务。但是再精细化的操控，也难以做到完全避免障碍物的阻碍，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一点是要对环境进行自动化的识别。利用高性能的AI图像处理板，再定制化目标识别检测的算法，通过对这类无人机作业环境的大量深度学习，就能够让无人机AI愈发聪明，能够快速识别摄像头范围内的物体，从而实现避障的操作。如何高效进行安防巡检工作？成都运动图像识别模块板卡供应商
也需要AI等算法的支持。成都运动图像识别模块板卡供应商
无人机是巡检领域的空中巡检员，搭载智慧“眼”的无人机能够替代人工，实现自主巡检。无人机可以搭载红外光和可见光两种传感器，实现昼夜巡检也不是梦，一基杆塔*用十分钟的时间便可完成巡检工作。例如在电力巡检中，传统模式下，工人只能采用望远镜远程查看线路，不仅费眼睛，还费时间。同时，由于光线等外界因素的干扰，缺陷的确认也加大了难度，不得不背着安全带近距离校验，工人的安全也受到威胁。而无人机则可以在发现缺陷后，通过抵近观察的方式进行仔细查看，收集缺陷周围360°照片回去分析，不仅安全也高效率。成都运动图像识别模块板卡供应商
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