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刘天阳说出自己之前就已经想到的解释：“应用激光驾束最典型的产品就是老毛子的巨大涡流超音速反坦克导弹，在那种速度面前，坦克本身的运动几乎和静止一样。”
“但FPV无人机不同，它与目标之间的速度差距并没有那么大，所以与之对应的，操作者需要考虑更多的目标机动。”
“我认为这才是让FPV脱靶的真正元凶。”
“不过没关系，我之前想了个方案，今天实验就先到这里吧，我回去调整一下制导无人机的逻辑，等完成了再来跑一次！”
刘天阳既然敢如此放下话，心中自然是已经有了成熟的方案。
其实也很简单，FPV面对动态目标脱靶的原因其实就是这种情况下需要的控制实在太过频繁，对于人的负载着实有点大。
不过正所谓血肉苦弱，机械飞升。
既然人不适合干这种东西，那直接交给机器来不就好了。
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。
实时计算他们的速度，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发的过拟合现象。
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、两帧不卡的处理速度，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加速卡的要求很高，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。
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