利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)導(dǎo)彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術(shù)，相比于現(xiàn)代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，不斷的訓(xùn)練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復(fù)的試驗訓(xùn)練，通過在導(dǎo)彈前端植入導(dǎo)引頭，給導(dǎo)彈裝上眼睛，可以實時記錄導(dǎo)彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數(shù)據(jù)采集到一起用于分析改進。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。江西安全目標跟蹤

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(tǒng)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(fā)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(shè)計，非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應(yīng)用場景；另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力，在國產(chǎn)化方面也十分完整，安全性十足。兩者結(jié)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(xiàn)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(xiàn)許多自動化任務(wù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，“機器狼”的形態(tài)將會不斷進步，滿足更多多樣化需求。山東光纖數(shù)據(jù)目標跟蹤全國產(chǎn)化智能處理板應(yīng)用廣闊。

在很長一段時間內(nèi)，傳統(tǒng)的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現(xiàn)自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監(jiān)控糧庫，一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺發(fā)出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現(xiàn)AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復(fù)雜的糧庫環(huán)境，一個高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關(guān)鍵。

無人機的智能化是推動低空經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎，打造智能無人機需要通信、控制、傳感器等多種技術(shù)的共同作用，其中圖像處理板的目標檢測識別技術(shù)能夠在智慧巡檢、智慧交通管理、智慧河湖巡查等領(lǐng)域有著積極作用。在成都慧視開發(fā)的多款圖像處理板中，Viztra-LE026以小型化、低功耗的特點深受行業(yè)青睞。Viztra-LE026圖像處理板采用了全國產(chǎn)化芯片RV1126，板卡外形呈圓形設(shè)計，尺寸為Φ38mm*12mm，重量12g，雖然小巧，但是算力可達2.0TOPS，能夠憑借1路MIPI視頻輸入和1路DVP視頻輸入實現(xiàn)對目標實時自主檢測、識別，并自動或手動鎖定跟蹤人、車、船等目標?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

跟蹤任務(wù)與檢測任務(wù)有著密切的關(guān)系。從輸入輸出的形式上來看，這兩個任務(wù)是極為相似的。它們均以圖片（或者視頻幀）作為模型的輸入，經(jīng)過處理后，輸出一堆目標物置的矩形框。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對“目標物體”的定義上。對于檢測任務(wù)來說，目標物體屬于預(yù)先定義好的某幾個類別，如圖1左圖所示；而對于跟蹤任務(wù)來說，目標物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個體，如圖1右圖所示。實際上，如果我們將每一個跟蹤的個體當(dāng)成是一個類別的話，跟蹤任務(wù)甚至能被當(dāng)成是一種特殊的檢測任務(wù)，稱為個體檢測（Instance Detection）。成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的！江西安全目標跟蹤

目標跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。江西安全目標跟蹤

序列圖像的差異通常是運動目標檢測和跟蹤的出發(fā)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(tǒng)中，比如車載，由于車的振動導(dǎo)致傳感器位置的變化，表現(xiàn)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(jīng)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(yīng)用場合，配準的方法多種多樣，比如當(dāng)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(xiàn)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(guān)可以實現(xiàn)配準。江西安全目標跟蹤