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?；垡昍V1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。安徽無源目標跟蹤

無人機及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉儲管理方式，為倉儲帶來了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉儲管理，需要人工進行地毯式巡檢，這種方式效率低，費時費力。另外，對于倉儲安全的監(jiān)管不能做到時效性，反應(yīng)速度也具有滯后性。而全新的無人機巡檢模式，基于先進的圖像傳感器、遠程控制技術(shù)、AI等，使得無人機能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機檢測識別到危險，就能夠立即發(fā)出警報，甚至可能提前預(yù)警，滯后性將得到改善。陜西低壓線目標跟蹤給我推薦一個做跟蹤板卡的企業(yè)？

無人機只需要從基地起飛，就能夠?qū)χ付▍^(qū)域進行巡檢，智能攝像頭能夠自動問診地面，識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題，然后標記位置。而控制中心能夠?qū)崟r查看前方畫面，接收無人機回傳的數(shù)據(jù)，并進行診斷分析，整個過程無需過多的人工干預(yù)。這種無人機智能問診，是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現(xiàn)的。成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無人機智能化領(lǐng)域。這塊板卡外形呈圓形設(shè)計，尺寸為ф38*12mm，功率不超過4W，整體呈現(xiàn)功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱，并且不會過多消耗無人機的續(xù)航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識別領(lǐng)域十分合適。

RK3588作為瑞芯微國產(chǎn)化旗艦級芯片，用在目標跟蹤領(lǐng)域，通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右，這已經(jīng)足夠滿足大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的需求。但在許多特殊領(lǐng)域，如軍備、邊防，高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內(nèi)捕捉到更多的畫面，實現(xiàn)高速動態(tài)場景的連續(xù)拍攝。高幀頻的目標跟蹤則能夠獲得更多的目標細節(jié)，便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素無法達到這樣的需求，但RK3588作為性能怪，6.0TOPS的算力開發(fā)潛力無限。成都慧視就針對于這樣的需求場景，在硬件的支持下，定制開發(fā)出能夠支撐100Hz跟蹤算法，從而打造出能夠穩(wěn)定實現(xiàn)100Hz目標跟蹤的整合方案。成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的！

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(xué)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(xué)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全國產(chǎn)化智能處理板應(yīng)用廣闊。陜西低壓線目標跟蹤

慧視光電對RK3588跟蹤板進行二次開發(fā)，實現(xiàn)AI智能應(yīng)用。安徽無源目標跟蹤

視覺目標跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標?；趨^(qū)域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預(yù)先人為確定，提取包含著運動目標的運動變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標模板，然后把目標模板與實時圖像在所有可能位置上進行疊加，然后計算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值，其比較大相似性相對應(yīng)的位置就是目標的位置，Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來給跟蹤提供信息，同時也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果，把連續(xù)幀的目標匹配起來跟蹤目標。安徽無源目標跟蹤