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。
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速度和加速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！超级瞄准已部署？”
