利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。貴州視頻目標跟蹤

城市濕地公園是“城市之肺”，是生態建設的重要一環，因此對于濕地公園的日常巡邏必不可少。但是大面積的濕地公園地形復雜交錯，許多區域依靠傳統的人工巡邏，無法到達。此外，人工巡邏的效率遠遠不夠，無法做到及時響應和精確記錄，久而久之，成本就不斷累計增加。無人機的落地應用，能夠有效減少人工成本的問題。無人機能夠憑借小巧的身型，在濕地錯綜復雜的環境中自由穿梭，確保無死角。利用無人機打造智能巡檢系統，通過高清攝像頭抵近觀察，能夠實現濕地全域的高效巡檢。其中，智能化的措施在于可以在攝像頭的基礎上加裝圖像處理板，通過圖像處理板和算法的共同作用，能夠讓無人機攝像頭變成“智慧眼”，這只“智慧眼”能夠精細AI識別動物、樹木、水中的雜物等等信息，通過大量的數據收集，為管理決策提供依據。貴州比較好的目標跟蹤慧視微型雙光吊艙能夠實現晝夜成像。

另外，經典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤，在目標上提取一些特征點，然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點，統計得到目標的位置。在跟蹤的過程中，需要不斷補充新的特征點，刪除置信度不佳的特征點，以此來適應目標在運動中的形狀變化。本質上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法。在深度學習和相關濾波的跟蹤方法出現后，經典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因為這些經典方法無法處理和適應復雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對理解跟蹤過程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的應用，常常被當作一種重要的輔助手段。

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。

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。無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術實現農藥精細噴灑、農作物精細拋糧等操作。山東目標跟蹤工程

慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。貴州視頻目標跟蹤

如今，無人機在我們生活中的應用越來越廣。例如無人機巡檢安防領域，無人機能夠到達人無法觸及的一些角度，能夠很大程度上擴大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業，晚上巡檢是必不可少的環節，并且晚上巡檢還能發現白天無法看到的一些問題，在白天，一般的相機效果很好，能夠看到非常清晰的監控畫面，但是到了晚上，就心有余而力不足。這是因為以前大多數相機都是可見光相機，在晚上光源不佳時，就會出現成像模糊、漆黑。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器，即使在漆黑的夜晚，通過紅外成像也能展現出清晰的畫面。貴州視頻目標跟蹤