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第57章 超级瞄准已部署（第2页）

刘天阳准备做的，就是在制导无人机中集成一套目标检测系统，通过图像识别的方式智能选择当前视野内的所有目标。

实时计算他们的度，并根据fpv的剩余飞行时间来直接预测出两者之间的交汇点。

简单来说，就是用机器来帮助人打提前枪。

好在之前安装在制导无人机的探测模组上包含激光测距这个功能，所以刘天阳这次只需要修改软件即可，并不用再调整无人机的整体架构。

而一套简单的目标检测系统，对于如今的刘天阳来说已经是极为简单的事情了。

更何况网上对于这种很多地方都需要的算法还有成熟的轮子可以用，刘天阳只是花了小半天功夫，便在系统的辅助下把程序优化了出来。

之后便是训练的事情了，刘天阳打开一套从网上买来的包含了人影和载具的数据集，开始了对神经网络的训练。

待收敛后检查网络质量，随后又对学习函数进行调整，随后打开另一套数据集，进而消除单一数据集引的过拟合现象。

如此多次重复，最终将结果融合到一起，刘天阳便拿到了一个性能堪称变态的目标检测系统。

哪怕视野里只有一个像素点在动，它也能准确的将其识别，并进行追踪。

而且，其效率也很高，相较于某些算法面对高分辨率图片时一帧能动、两帧不卡的处理度，刘天阳的这套算法甚至能实现两位数的帧率。

极大的提升了制导无人机的跟踪性能。

只不过与此相对的，这个算法对于ai加卡的要求很高，如此一算，制导无人机续航时间恐怕就要大大缩短了。

“唉，没办法，这个系统只能在中后段接入了，否则滞空窗口期就实在太短了。”

刘天阳将整套系统打包成dll，合进飞控之中，确保自己的秘密不会泄露。

额外加入的ai计算卡由于内部空间不足，目前只能以延长排线的方式放到外面，看上去有些丑陋，不过刘天阳现在并不着急对这方面进行修改。

“还有没有什么可以改进的地方呢？”

这次实验过后，整套无人机系统估计就要开始向客户推广了，那时想要再做修改，显然比现在要麻烦不少。

“嗯……咦！这个想法不错，哈哈哈哈！”

刘天阳忽然想到一个好点子，放声大笑起来。

……

“只要视野里这个标志亮起来就摁下切换按钮对吧。”

试飞外场中，杨天宇跟刘天阳确认了新的实验流程。

按照后者的说法，他只需要在前段大概指引方向即可，后段机器介入后就不用再管了。

‘还挺方便的。’

和之前一样，杨天宇把制导无人机飞到预定位置，然后启动了fpv。

前段并没有什么变化，由于此时fpv离目标还远，杨天宇便把一部分注意力放到了那个指示切换的标志上。

‘好，就是现在。’

随着杨天宇按下遥控器上的一个按钮，一堆绿色的框顿时出现在他的视野之中。

不仅如此，制导无人机的激光架束指引位置也瞬间挪动了一下，精准打在那辆正漂移过弯的玩具车正前方。

那个位置，正是目标识别系统根据玩具车当前度和加度计算出的预计交汇点。

很喜欢玩fps游戏的杨天宇顿时有些蚌埠住了，他只觉得这东西有些熟悉，随后猛地一震。

“握草！级瞄准已部署？”

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