無人機在軍備領域有著突出作用，它不僅能幫助進行信息偵查，還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中，在智能精細打擊領域，少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析，能夠實現對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響，盡可能保證無人機的重復使用，圖像處理設備顯然比無人機本身更加經濟。除了硬件方面，要實現這樣的精細打擊，算法的能力至關重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力，這個過程周期不可估量。傳統方式下，需要大量的外場測試驗證，整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現，則很好的優化了這個過程。RK3588作為慧視光電開發的全國產化工業級板卡，具備高性能、高精度的優點。貴州目標跟蹤性價比

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。青海光纖數據目標跟蹤AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。

進入冬季，北方各地陸續出現冰凍天氣，給不少地方的保供電工作增添了難度。目前，大多數地方都采用無人機巡檢的模式，但是面臨如此寒凍的天氣，無人機也可能會“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下，人工巡檢又很難到達很多區域，所以還是不得不依靠無人機，只是需要性能更加強悍的無人機。無人機電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進行自動巡視檢測，這其中，用于進行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣，圖像處理板能否正常工作十分關鍵，因此選對圖像處理板，關系整個寒冬的電力巡檢。

2010年以前，目標跟蹤領域大部分采用一些經典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標進行建模，比如利用目標的顏色分布來描述目標，然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區域。Meanshift適用于目標的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算，它的很多改進方法也一直適用至今。慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。

在如今的作業中，無人機路面巡查替代傳統的人工巡查，展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進行嚴格管控，傳統的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現盲點。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數據收集，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導，緩解交通壓力?；垡暪怆婇_發的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產高性能CPU。貴州目標跟蹤設備

用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。貴州目標跟蹤性價比

視覺跟蹤技術是計算機視覺領域（人工智能分支）的一個重要課題，有著重要的研究意義；且在導彈制導、視頻監控、機器人視覺導航、人機交互、以及醫療診斷等許多方面有著廣泛的應用前景。隨著研究人員不斷地深入研究，視覺目標跟蹤在近十幾年里有了突破性的進展，使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統的機器學習方法，更是結合了近些年人工智能熱潮—深度學習（神經網絡）和相關濾波器等方法，并取得了魯棒（robust）、精確、穩定的結果。貴州目標跟蹤性價比