進(jìn)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(jī)巡檢的模式，但是面臨如此寒凍的天氣，無人機(jī)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(dá)很多區(qū)域，所以還是不得不依靠無人機(jī)，只是需要性能更加強(qiáng)悍的無人機(jī)。無人機(jī)電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進(jìn)行自動巡視檢測，這其中，用于進(jìn)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。慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。無源目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

無人機(jī)追逐識別可以用在許多領(lǐng)域，如軍備、安防。通過專業(yè)傳感器設(shè)備的植入，讓攝像頭智能化，就可以對無人機(jī)進(jìn)行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領(lǐng)域的企業(yè)，在這方面也有著豐富的解決經(jīng)驗(yàn)。在硬件領(lǐng)域，我們能夠定制開發(fā)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(yīng)用場景需要定制合適的接口。這是進(jìn)行無人機(jī)識別的基礎(chǔ)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(lǐng)域。無源目標(biāo)跟蹤應(yīng)用Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。

隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)一步發(fā)展，越來越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴(yán)格要求，雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足人們“眼見為實(shí)”的要求，但同時這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)視屏幕，獲得視頻信息，通過人為的理解和判斷，才能得到相應(yīng)的結(jié)論，做出相應(yīng)的決策。因此，讓監(jiān)控人員長期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項(xiàng)非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點(diǎn)較多的情況下，監(jiān)控人員幾乎無法做到完整的監(jiān)控。

目前，采用圖像識別技術(shù)來實(shí)現(xiàn)無人機(jī)規(guī)避其他障礙物是一個有效的方法。通過在無人機(jī)上植入圖像識別模塊，這個模塊由圖像處理板和相機(jī)組合而成，通過算法的賦能，就能針對不同物體實(shí)現(xiàn)快速AI識別，然后實(shí)現(xiàn)規(guī)避。而在圖像處理板的選擇上，成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板就十分合適。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)設(shè)計(jì)而成，外形呈圓形，體積小巧，尺寸為Ф38mm*12mm，重量只有12g，用在無人機(jī)上不會過多占用空間。此外，該板卡功耗≤4W，也不會增加無人機(jī)的續(xù)航負(fù)擔(dān)。慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

無人機(jī)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業(yè)環(huán)境對于無人機(jī)的工作性能要求不一樣，同樣的方案在平原地區(qū)適用，在高原地區(qū)就不行。因此針對于特殊作業(yè)環(huán)境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復(fù)雜、低氣壓、大溫差的特點(diǎn)，參與智能化工作的各個部件需要符合這樣作業(yè)環(huán)境特點(diǎn)的性能要求。不比平原的一馬平川，高原由于環(huán)境復(fù)雜，地形起伏對于無人機(jī)的飛行也需要進(jìn)行控制，無論是高度還是速度甚至距離都需要進(jìn)行嚴(yán)格限制，防止出現(xiàn)撞機(jī)等事故。因此，這個方面的智慧化建設(shè)就需要無人機(jī)具備智能避障的功能，無人機(jī)需要在高速度或者遠(yuǎn)距離的情況下識別樹木、電線桿、石頭等障礙物，并能夠?qū)崿F(xiàn)避障。慧視RV1126圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。無源目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預(yù)警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。無源目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法，作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法，并且從數(shù)學(xué)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(shí)現(xiàn)了檢測的過程。在訓(xùn)練分類器時，一般認(rèn)為離目標(biāo)位置較近的是正樣本，而離目標(biāo)較遠(yuǎn)的認(rèn)為是負(fù)樣本。回顧前面提到的TLD或Struck，他們都會在每一幀中隨機(jī)地挑選一些塊進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到的特征是這些隨機(jī)子窗口的特征，而CSK作者設(shè)計(jì)了一個密集采樣的框架，能夠?qū)W習(xí)到一個區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征。無源目標(biāo)跟蹤應(yīng)用