進入冬季，北方各地陸續(xù)出現(xiàn)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(shù)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(qū)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(guān)鍵，因此選對圖像處理板，關(guān)系整個寒冬的電力巡檢。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標識別。國產(chǎn)目標跟蹤功能

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。湖北光纖數(shù)據(jù)目標跟蹤無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。

在如今的作業(yè)中，無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查，展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)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(tǒng)的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現(xiàn)盲點。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據(jù)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。

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成是一個類別的話，跟蹤任務(wù)甚至能被當成是一種特殊的檢測任務(wù)，稱為個體檢測（Instance Detection）?；垡昍K3399PRO圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復(fù)雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎(chǔ)，剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片。比較好的目標跟蹤廠家電話

慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。國產(chǎn)目標跟蹤功能

人工智能起源于上個世紀五十年代，被譽為新時代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展，為了使得計算機可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一個重要的分支，計算機視覺。在計算機視覺的研究過程中，學者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個新的學科——目標跟蹤應(yīng)運而生。目標跟蹤是計算機視覺和機器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支，在人機交互、安全監(jiān)控、自動駕駛、城市交通、軍領(lǐng)域、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域，并在接下來的視頻幀中對其進行跟蹤國產(chǎn)目標跟蹤功能