rk3588预测无人机轨迹产品系统Vibe Coding

面向低空安防与反无人机监管领域，针对机场、油库、军事禁区等关键安防场景下无人机黑飞、违规入侵的痛点，基于 RK3588 边缘计算硬件，融合 YOLO 目标检测算法与卡尔曼滤波预测模型，构建端侧轻量化、高实时性的反无人机智能监测系统，实现对入侵无人机的精准识别、轨迹预测与动态追踪，填补低空安防领域端侧智能决策的技术空白。

多源图像感知模块：支持 RK3588 硬件端摄像头实时流、网络视频流多源输入，基于 YOLOv8 轻量化模型完成无人机目标的快速检测与分类，兼顾检测精度与边缘端推理效率；
智能轨迹预测模块：集成卡尔曼滤波算法，对检测到的无人机目标进行运动状态建模，精准预测下一帧位置与运动轨迹，解决目标遮挡、帧率波动导致的跟踪中断问题；
跨平台交互模块：基于 Qt 框架构建跨平台人机交互界面，支持 Windows/Linux/ 嵌入式 Linux 多系统部署，可视化展示无人机位置、轨迹、置信度等核心数据，支持告警阈值配置、历史轨迹回溯；
端侧智能决策模块：依托 RK3588 的 NPU 算力优势，实现算法端侧本地化部署，毫秒级完成 “检测 - 预测 - 告警” 全流程，无需依赖云端算力，保障安防场景下的低延迟与高可靠性。

独立完成从需求拆解、算法选型、工程实现到硬件部署的全流程开发工作，覆盖算法层、应用层、硬件适配层全栈开发；
算法层优化：针对 RK3588 NPU 特性对 YOLOv8 模型进行量化裁剪（INT8 量化），兼顾模型精度与推理速度，推理耗时降低至 20ms / 帧；融合卡尔曼滤波与匈牙利算法，优化目标匹配策略，轨迹预测准确率提升至 95% 以上，解决无人机高速移动、遮挡场景下的跟踪失效问题；
工程化开发：基于 C++17 标准完成核心算法封装，采用 STL 容器（vector/deque）高效管理检测帧与轨迹数据，通过智能指针规避内存泄漏风险；基于 Qt 框架实现跨平台 UI 开发，封装模块化的图像渲染、轨迹绘制、参数配置组件，支持一键打包部署；
硬件适配：完成 RK3588 嵌入式环境的编译链搭建，适配 Linux 驱动与 NPU 加速库，解决端侧内存受限、算力调度的问题，实现算法与硬件的深度协同；通过多线程调度优化（主线程 UI、子线程算法推理），保障系统在嵌入式端的流畅运行；
测试与优化：搭建多场景测试集（不同光照、距离、遮挡条件），完成算法鲁棒性验证；针对边缘端资源限制，优化内存占用（从 512MB 降至 256MB），满足嵌入式设备的部署要求。