無人機追逐識別可以用在許多領域，如軍備、安防。通過專業傳感器設備的植入，讓攝像頭智能化，就可以對無人機進行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領域的企業，在這方面也有著豐富的解決經驗。在硬件領域，我們能夠定制開發不同接口的圖像處理板，如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等，只要您提出需求，我們就能通過應用場景需要定制合適的接口。這是進行無人機識別的基礎條件。目前，成都慧視能夠提供不同等級算力的圖像處理板，RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列，滿足多場景、廣領域。慧視光電開發的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產高性能CPU。海南目標跟蹤優勢

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。吉林無線目標跟蹤跟蹤算法能夠支持定制不？

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。

目標跟蹤算法具有不同的分類標準，可根據檢測圖像序列的性質分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據運動場景對象分為靜止背景目標跟蹤和運動背景下的目標跟蹤。由于基于區域的目標跟蹤算法用的是目標的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當目標未被遮擋時，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩定，對于跟蹤小目標效果很好，可信度高。但是在灰度級的圖像上進行匹配和全圖搜索，計算量較大，非常費時間，所以在實際應用中實用性不強；其次，算法要求目標不能有太大的遮擋及其形變，否則會導致匹配精度下降，造成運動目標的丟失。用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。

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。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案，實現快速集成開發。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案，兩款產品均使用小巧設計，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，能夠實現穩定的目標檢測識別。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。RK3588圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。人防目標跟蹤誠信推薦

國產化跟蹤板哪家好？海南目標跟蹤優勢

美國再度要求臺積電停止出口7納米芯片給大陸，目前看來國產AI圖像處理的性能還得由RK3588穩坐，不久前傳出了瑞芯微RK3688至少在一兩年內無法推出，因此對于許多有高性能AI圖像處理板需求的客戶無需再等了。當下，選擇RK3588至少還可以保持性能***兩三年，而在國內進行RK3588開發的廠家中，成都慧視憑借多年的豐富經驗，已經形成一整套快速的開發流程，針對于RK3588這樣的高性能圖像處理板，能夠快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口，滿足不同行業的需求。并且，隨著不少領域等目標跟蹤穩定性的進一步提升，針對于高幀頻目標跟蹤這塊，成都慧視也完成了成熟的方案，通過RK358+FPGA，實現高幀頻相機的輸入輸出，為目標跟蹤提供更多的細節信息。海南目標跟蹤優勢