利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)導(dǎo)彈的遠(yuǎn)程打擊是一項(xiàng)運(yùn)用了比較長(zhǎng)時(shí)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(diǎn)，特別是無人機(jī)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(yuǎn)程打擊時(shí)，需要對(duì)整個(gè)彈的識(shí)別能力進(jìn)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(yàn)印證階段，需要進(jìn)行大量反復(fù)的試驗(yàn)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(shí)時(shí)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(jìn)。目標(biāo)跟蹤受什么因素干擾？湖南目標(biāo)跟蹤誠(chéng)信推薦

從軟件的角度來看，整個(gè)視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機(jī)及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數(shù)據(jù)庫，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，目標(biāo)跟蹤，報(bào)警輸入和人機(jī)接口模塊等組成的。視覺計(jì)算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的關(guān)鍵，如圖3所示。一般采取先檢測(cè)后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是緊密結(jié)合的。檢測(cè)是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標(biāo)的信息(如目標(biāo)的位置，大小，模式和速度估計(jì)等)，而跟蹤則是檢測(cè)的延續(xù)，實(shí)時(shí)利用檢測(cè)得到的知識(shí)去驗(yàn)證目標(biāo)的存在。附近目標(biāo)跟蹤檢測(cè)RV1126系列的AI視頻跟蹤板。

無人機(jī)及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉儲(chǔ)管理方式，為倉儲(chǔ)帶來了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉儲(chǔ)管理，需要人工進(jìn)行地毯式巡檢，這種方式效率低，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。另外，對(duì)于倉儲(chǔ)安全的監(jiān)管不能做到時(shí)效性，反應(yīng)速度也具有滯后性。而全新的無人機(jī)巡檢模式，基于先進(jìn)的圖像傳感器、遠(yuǎn)程控制技術(shù)、AI等，使得無人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機(jī)檢測(cè)識(shí)別到危險(xiǎn)，就能夠立即發(fā)出警報(bào)，甚至可能提前預(yù)警，滯后性將得到改善。

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評(píng)價(jià)中直接從全圖中預(yù)測(cè)多個(gè)boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測(cè)性能，同時(shí)學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示。然而，YOLO對(duì)邊界框預(yù)測(cè)施加了嚴(yán)格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測(cè)的相鄰項(xiàng)目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件，如鳥類，對(duì)于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個(gè)由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對(duì)象識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，同時(shí)減少了計(jì)算開銷。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法，使得統(tǒng)一的、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)能夠以接近實(shí)時(shí)的幀率運(yùn)行，然后在保持固定目標(biāo)的同時(shí)微調(diào)目標(biāo)檢測(cè)。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行智能目標(biāo)識(shí)別。

多目標(biāo)跟蹤是指在連續(xù)的圖像中，通過目標(biāo)檢測(cè)算法識(shí)別出每一幀中的目標(biāo)，并在時(shí)間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標(biāo)會(huì)不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會(huì)有目標(biāo)出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機(jī)所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)致抖動(dòng)的情況（例如無人機(jī)高空檢測(cè)），就會(huì)給多目標(biāo)跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標(biāo)，所以只能從視頻采集端維護(hù)跟蹤的穩(wěn)定性。因此，成都慧視針對(duì)于多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤抖動(dòng)丟失的優(yōu)化方法是：1.改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè),使用更加魯棒的目標(biāo)檢測(cè)算法。2.增強(qiáng)特征描述，利用深度學(xué)習(xí)提取更高級(jí)別的語義特征，這些特征對(duì)于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進(jìn)運(yùn)動(dòng)模型，在算法中加入對(duì)攝像頭運(yùn)動(dòng)的估計(jì)，通過補(bǔ)償攝像頭運(yùn)動(dòng)來減小目標(biāo)真實(shí)運(yùn)動(dòng)與預(yù)測(cè)之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設(shè)計(jì)更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標(biāo)。慧視光電的圖像處理板跟蹤精度小于1個(gè)像素。廣東穩(wěn)定目標(biāo)跟蹤

實(shí)時(shí)檢測(cè)與校準(zhǔn)，提高跟蹤精度與性能。湖南目標(biāo)跟蹤誠(chéng)信推薦

無人機(jī)的迅猛發(fā)展，使得無人機(jī)的反制技術(shù)也水漲船高，常見的有電子干擾、無人機(jī)識(shí)別對(duì)抗等方式。后者采用圖像識(shí)別技術(shù)，通過在無人機(jī)攝像頭的基礎(chǔ)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(jī)識(shí)別的功能，為無人機(jī)對(duì)抗創(chuàng)造條件。由于無人機(jī)飛行速度極快，因此針對(duì)于這樣環(huán)境下的AI識(shí)別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道，當(dāng)視頻幀率越高時(shí)，視頻越能夠體現(xiàn)畫面細(xì)節(jié)信息，而圖像識(shí)別算法正是逐幀進(jìn)行識(shí)別，因此，攝像頭捕捉到的畫面細(xì)節(jié)越多，識(shí)別的精度就會(huì)越高。湖南目標(biāo)跟蹤誠(chéng)信推薦