無人機是巡檢領域的空中巡檢員，搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工，實現自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器，實現晝夜巡檢也不是夢，一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中，傳統模式下，工人只能采用望遠鏡遠程查看線路，不僅費眼睛，還費時間。同時，由于光線等外界因素的干擾，缺陷的確認也加大了難度，不得不背著安全帶近距離校驗，工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發現缺陷后，通過抵近觀察的方式進行仔細查看，收集缺陷周圍360°照片回去分析，不僅安全也高效率。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。重慶多系統適配目標跟蹤

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標注框等方法相比，多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態，通過大量的多邊形標注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中，標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度，相較于矩形框標注更加費時費力，如果遇到大量待標注目標，則極大地影響工作效率。無源目標跟蹤互惠互利振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環境下正常完成工作的關鍵手段。

設想這樣一個場景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設他變成了一只鳥），但這個變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過身體結構發生漸變來完成的，這種情況下，檢測器應該會在后續的檢測任務中失敗，因為設計好的檢測器只是為了檢測目標孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經不存在這個目標，檢測器是不會有火眼金睛繼續檢測到變化后的孫悟空的。但是，對于跟蹤設備就不一樣了，跟蹤目標，哪怕目標在跟蹤過程中發生了巨大變化，這些都是跟蹤設備的本質能力。理想的跟蹤設備應該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個過程，并且可以繼續后面變身之后對鳥的跟蹤。

YOLO單卷積神經網絡在一次評價中直接從全圖中預測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓練并直接優化檢測性能，同時學習目標的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預測施加了嚴格的空間約束，限制了模型可以預測的相鄰項目的數量。成群出現的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個由全深度CNN組成的單一統一對象識別網絡，提高了檢測的準確性和效率，同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區域方案微調之間交替的訓練方法，使得統一的、基于深度學習的目標識別系統能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標的同時微調目標檢測。RV1126處理板，智慧視覺應用開發板。

而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術，實現遠程快速維修，通過加裝高性能圖像處理板，機器人能夠精細電網缺陷以及損壞程度，并通過攝像頭實時回傳高清畫面，工程師只需要遠程操控機器人進行修補，實現精細縫合。整個過程只需要極少數的人員參與，整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時，極大地保障了電力供應。成都慧視光電采用RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，具備八核處理器，采用BTB傳輸接口，擁有極強傳輸能力，成都慧視能夠憑借豐富的經驗，快速集成開發SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力，以及豐富的接口定制，板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人，用在我國西部電力運維領域，將是工程師打造智能化維護的關鍵技術。全國產化的跟蹤板卡哪個公司做的可以？質量目標跟蹤產品

用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。重慶多系統適配目標跟蹤

目標跟蹤時，多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標表觀描述的準確度與可信性,現有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補信息進行融合,提升檢測與跟蹤的準確性。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片，工業級的處理能力能夠運用到諸多行業。重慶多系統適配目標跟蹤