無人機的迅猛發(fā)展，使得無人機的反制技術(shù)也水漲船高，常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術(shù)，通過在無人機攝像頭的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板，在算法的作用下，就具備無人機識別的功能，為無人機對抗創(chuàng)造條件。由于無人機飛行速度極快，因此針對于這樣環(huán)境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道，當視頻幀率越高時，視頻越能夠體現(xiàn)畫面細節(jié)信息，而圖像識別算法正是逐幀進行識別，因此，攝像頭捕捉到的畫面細節(jié)越多，識別的精度就會越高。空對地目標跟蹤模塊。廣西無線目標跟蹤

這個過程中，采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野，并且針對許多人無法到達的地方，還能夠快速抵近觀察，防止驚擾。此外，更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡，這時候無人機就是一個智慧眼，它能夠在算法的輔助下，對野豬等動物進行AI搜尋，并且具備目標鎖定功能。當無人機發(fā)現(xiàn)疑似目標就可以抵近觀察，一旦確認目標就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏，對野豬進行逮捕驅(qū)逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來實現(xiàn)，這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，算力能夠達到6.0TOPS，處理村落、樹林等復雜環(huán)境不在話下。同時，針對于野生動物目標識別算法的AI訓練，成都慧視還可以提供專門的AI訓練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓練實現(xiàn)AI自動圖像標注，進而幫助提升算法識別性能。廣西無線目標跟蹤慧視光電的AI模塊能夠跟蹤2×2 像素（質(zhì)心跟蹤）、8×8 像素（相關(guān)跟蹤）的目標。

這種智慧化的建設(shè)就是采用圖像處理。在無人機內(nèi)部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機、算法的有機結(jié)合就形成了無人機的智慧眼，有了這個智慧眼，無人機就能夠?qū)σ曇胺秶鷥?nèi)的物體進行AI識別，從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發(fā)的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設(shè)計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設(shè)計，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無人機領(lǐng)域具有功耗低、尺寸小的優(yōu)勢，不會過多占用和消耗無人機的內(nèi)部空間和續(xù)航。

RK3588作為瑞芯微國產(chǎn)化旗艦級芯片，用在目標跟蹤領(lǐng)域，通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右，這已經(jīng)足夠滿足大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的需求。但在許多特殊領(lǐng)域，如軍備、邊防，高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內(nèi)捕捉到更多的畫面，實現(xiàn)高速動態(tài)場景的連續(xù)拍攝。高幀頻的目標跟蹤則能夠獲得更多的目標細節(jié)，便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素無法達到這樣的需求，但RK3588作為性能怪，6.0TOPS的算力開發(fā)潛力無限。成都慧視就針對于這樣的需求場景，在硬件的支持下，定制開發(fā)出能夠支撐100Hz跟蹤算法，從而打造出能夠穩(wěn)定實現(xiàn)100Hz目標跟蹤的整合方案。跟蹤算法性能如何提升？

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列，成為了各領(lǐng)域研究開發(fā)的優(yōu)先，它能在諸多行業(yè)實現(xiàn)目標檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發(fā)，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現(xiàn)過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征，從而達到精細識別的能力。這個過程，可以通過大量的數(shù)據(jù)標注，來訓練AI。但大量待標注工作，常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標注，將會耗費大量時間精力，讓成本不可控?；垡暪怆姷膱D像處理板跟蹤速度大于64 像素/幀。國產(chǎn)化目標跟蹤廠家電話

什么接口的相機適合慧視光電的AI視頻跟蹤板。廣西無線目標跟蹤

利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術(shù)，相比于現(xiàn)代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數(shù)據(jù)采集到一起用于分析改進。廣西無線目標跟蹤