如今,，無人機在我們生活中的應用越來越廣。例如無人機巡檢安防領域,，無人機能夠到達人無法觸及的一些角度,，能夠很大程度上擴大安防檢查的覆蓋面。在工地,、電力,、化工等行業(yè)，晚上巡檢是必不可少的環(huán)節(jié),，并且晚上巡檢還能發(fā)現(xiàn)白天無法看到的一些問題，在白天,，一般的相機效果很好,，能夠看到非常清晰的監(jiān)控畫面，但是到了晚上,，就心有余而力不足。這是因為以前大多數(shù)相機都是可見光相機,，在晚上光源不佳時,，就會出現(xiàn)成像模糊、漆黑,。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器,，即使在漆黑的夜晚,，通過紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫面,。RK3399搭載AI智能算法，實現(xiàn)目標識別與跟蹤,。寧夏目標跟蹤聯(lián)系方式

人工智能起源于上個世紀五十年代，被譽為新時代工業(yè)發(fā)展的引擎,。隨著技術的發(fā)展,，為了使得計算機可以擁有像人眼一樣感知、分析,、處理現(xiàn)實世界的能力,，六十年代初，人工智能衍生出了一個重要的分支,，計算機視覺,。在計算機視覺的研究過程中,，學者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個新的學科——目標跟蹤應運而生,。目標跟蹤是計算機視覺和機器人研發(fā)領域的重要分支,，在人機交互、安全監(jiān)控,、自動駕駛,、城市交通,、軍領域,、醫(yī)療診斷等領域都發(fā)揮了重要的作用，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域,，并在接下來的視頻幀中對其進行跟蹤光纖數(shù)據(jù)目標跟蹤功能無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾,，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務,。

無人機的迅猛發(fā)展,，使得無人機的反制技術也水漲船高，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，通過在無人機攝像頭的基礎上加裝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,。

無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像,，而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據(jù)需求提供整套的建設方案,，實現(xiàn)快速集成開發(fā),。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案,，兩款產(chǎn)品均使用小巧設計,，整體組合重量在30g左右,，并且都采用小功耗設計，用在無人機領域不會過多增加負擔,。在算法的賦能下,，能夠實現(xiàn)穩(wěn)定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右,，采用了瑞芯微全國產(chǎn)化芯片RV1126,，能夠輸出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W,。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標,，能夠識別像素為12*12的目標，且識別率高于85%,。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右（凈重5g（不含鏡頭））,，像素分辨率為640*512，采用9/13/25mm三種定焦設計,，支持18中偽彩選擇,，功耗小于0.75W?；垡暪怆娀贏I圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠實現(xiàn)安全生產(chǎn),。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程，涉及數(shù)據(jù)的收集,、分析和智能決策,。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯(lián)網(wǎng)設備收集的海量數(shù)據(jù)，并借助人工智能技術進行深入分析和應用,。物聯(lián)網(wǎng)設備,，包括各種傳感器和執(zhí)行器,，是數(shù)據(jù)收集的前線,。它們能夠實時監(jiān)測環(huán)境參數(shù)、設備狀態(tài)和用戶行為,，生成大量數(shù)據(jù),。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關鍵,。通過機器學習和深度學習算法,，可以從物聯(lián)網(wǎng)設備收集的數(shù)據(jù)中識別模式、預測趨勢和發(fā)現(xiàn)異常,。這些分析結果為智能決策提供了依據(jù),。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。四川工業(yè)目標跟蹤

成都RK3399智能跟蹤板提供商,。寧夏目標跟蹤聯(lián)系方式

用檢測器模型去解決跟蹤問題,，遇到的比較大問題是訓練數(shù)據(jù)不足,。普通的檢測任務中，因為檢測物體的類別是已知的,，可以收集大量數(shù)據(jù)來訓練,。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集,，都有著上萬張圖片用于訓練,。而如果我們將跟蹤視為一個特殊的檢測任務，檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時候所指定的,。這意味著能夠用來訓練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片,。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標跟蹤算法可以有效的解決這個問題,，通過AI自動圖像標注平臺SpeedDP的大量模型部署訓練,，能夠有效解決數(shù)據(jù)訓練不足的問題。寧夏目標跟蹤聯(lián)系方式