無人機只需要從基地起飛，就能夠對指定區域進行巡檢，智能攝像頭能夠自動問診地面，識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題，然后標記位置。而控制中心能夠實時查看前方畫面，接收無人機回傳的數據，并進行診斷分析，整個過程無需過多的人工干預。這種無人機智能問診，是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現的。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無人機智能化領域。這塊板卡外形呈圓形設計，尺寸為ф38*12mm，功率不超過4W，整體呈現功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱，并且不會過多消耗無人機的續航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識別領域十分合適。慧視微型雙光吊艙能夠實現晝夜成像。陜西電力應急目標跟蹤

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列，成為了各領域研究開發的優先，它能在諸多行業實現目標檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現過程中，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，可以通過大量的數據標注，來訓練AI。但大量待標注工作，常常讓開發者頭疼。如果采用傳統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。如何目標跟蹤型號Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。

目標檢測和跟蹤在許多應用中都具有重要的意義，例如智能監控、自動駕駛和人機交互等。傳統的目標檢測算法需要多次掃描圖像，并使用復雜的特征提取和分類器來識別目標。然而，這些方法在實時性和準確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現，目標檢測和跟蹤領域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經網絡的目標檢測和跟蹤算法。與傳統方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構。它將目標檢測問題轉化為一個回歸問題，通過單次前向傳播即可同時預測圖像中多個目標的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準確性上具備了明顯優勢。

序列圖像的差異通常是運動目標檢測和跟蹤的出發點，認為目標的運動是圖像差異的根本原因。但是，這是建立在背景本身不運動的前提下的。因此，在許多跟蹤系統中，比如車載，由于車的振動導致傳感器位置的變化，表現在圖像上就是背景的運動，因此在做差圖像和背景自動更新之前，都必須先經過配準，即讓所有圖像在都同一個坐標系之下，以消除背景的運動。在不同的應用場合，配準的方法多種多樣，比如當兩個圖像之間只有平移變化時，計算出它們的平移量即可實現配準；由于平移變化對圖像的相位信息影響較大，在頻率域利用相位相關可以實現配準。目標跟蹤的板卡哪家做的好呀？

無人機是巡檢領域的空中巡檢員，搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工，實現自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器，實現晝夜巡檢也不是夢，一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中，傳統模式下，工人只能采用望遠鏡遠程查看線路，不僅費眼睛，還費時間。同時，由于光線等外界因素的干擾，缺陷的確認也加大了難度，不得不背著安全帶近距離校驗，工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發現缺陷后，通過抵近觀察的方式進行仔細查看，收集缺陷周圍360°照片回去分析，不僅安全也高效率。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。質量目標跟蹤報價行情

慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。陜西電力應急目標跟蹤

無人機的迅猛發展，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，為無人機對抗創造條件。由于無人機飛行速度極快，因此針對于這樣環境下的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，視頻越能夠體現畫面細節信息，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越多，識別的精度就會越高。陜西電力應急目標跟蹤