無人機及其相關技術的不斷發展，已經打破了傳統的倉儲管理方式，為倉儲帶來了智能化的革新。傳統的倉儲管理，需要人工進行地毯式巡檢，這種方式效率低，費時費力。另外，對于倉儲安全的監管不能做到時效性，反應速度也具有滯后性。而全新的無人機巡檢模式，基于先進的圖像傳感器、遠程控制技術、AI等，使得無人機能夠實現高效安全的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機檢測識別到危險，就能夠立即發出警報，甚至可能提前預警，滯后性將得到改善。慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU。耐用目標跟蹤有哪些

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標注框等方法相比，多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態，通過大量的多邊形標注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中，標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度，相較于矩形框標注更加費時費力，如果遇到大量待標注目標，則極大地影響工作效率。江西網絡目標跟蹤RK3399搭載AI智能算法，實現目標識別與跟蹤。

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。

相關濾波的跟蹤算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法，作者提出了一種基于循環矩陣的核跟蹤方法，并且從數學上完美解決了密集采樣（Dense Sampling）的問題，利用傅立葉變換快速實現了檢測的過程。在訓練分類器時，一般認為離目標位置較近的是正樣本，而離目標較遠的認為是負樣本。回顧前面提到的TLD或Struck，他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓練，學習到的特征是這些隨機子窗口的特征，而CSK作者設計了一個密集采樣的框架，能夠學習到一個區域內所有圖像塊的特征。智能化的圖像處理板還可以實現自動化的數據分析，實現降本增效。

激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設備部署在預定區域，AI圖像處理板在算法的加持下，實現對禁飛區域空中目標的24小時不間斷AI巡邏，能夠快速發現、鎖定、處置目標，在數秒內利用高能激光毀傷無人機目標。要想到達更加精細的識別目的，板卡的性能很關鍵，同時視頻數據的質量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節，這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時，就能夠獲取更多信息，識別的精度就會提升。像成都慧視開發的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實現更精細的數據處理。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。湖北目標跟蹤技術

RK3588作為工業級圖像處理板能夠進行大量的目標識別信息處理。耐用目標跟蹤有哪些

首先攝像機采用的是可見光高清攝像機，具備1920*1080的分辨率，系統視場31.11°×17.8°，其中搜索視場15.8°×15.8°（1080P像素）。而圖像處理則采用慧視開發的RV1126高性能圖像處理板，之所以采用這塊板卡，一方面得益于其低功耗、微型外觀的設計，非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應用場景；另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力，在國產化方面也十分完整，安全性十足。兩者結合，就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下，能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率，≥25Hz的檢測幀率，實現捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施，通過一個“小小的”“智慧眼”的加入，便能夠讓其實現許多自動化任務。隨著技術的不斷發展，“機器狼”的形態將會不斷進步，滿足更多多樣化需求。耐用目標跟蹤有哪些