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AI 自瞄三件套：采集 + 推理 + 输出
采集卡抓画面、控制机跑 YOLO 推理、KMBox 输出鼠标，三段链路的选型与调优。
这是方案说明，不是软件下载页。成品 AI 盒子/软件通常随硬件授权，普通用户不需要自己编译源码。
链路
目标机画面 → 采集卡 → 控制机/盒子推理（YOLO / TensorRT）→ 鼠标盒 → 目标机。
选型
1. 采集卡：优先低延迟、支持目标分辨率的型号；USB 采集卡注意带宽。
2. 推理机：NVIDIA 显卡 + CUDA + TensorRT，显存至少 6GB 起；成品盒子看算力与散热。
3. 输出：KMBox Net 或 MAKCU，网络/串口延迟要实测。
4. 融合器：如果还要叠加画面，按「视频融合器使用教程」接线。
调试顺序
1. 先只跑采集，确认画面不丢帧、颜色格式正确。
2. 再跑模型，记录推理耗时与帧率。
3. 接鼠标盒，测单次位移的方向与灵敏度。
4. 最后调置信度、平滑与瞄准区域，逐项记录改动。
5. 分辨率变化后重新标定，不要复用旧参数。
延迟拆解
采集：10-30ms（USB 采集卡更看带宽）
推理：10-40ms（模型大小/显卡）
盒子：5-20ms（网络/串口）
融合器：约 1 帧
每段都要单独测，不要只看总感觉。
常见问题
画面糊/掉帧：采集卡带宽不够、USB 口降速、分辨率太高。
识别跳：置信度太低、训练数据不匹配、画面压缩太狠。
鼠标抖：平滑不足、步进太大、盒子供电不稳。
延迟大：先关叠加/降分辨率，再查推理与网络。
注意
整条链路每增加一段都会加延迟；先用训练场验证，再考虑实战。GitHub 上的源码项目适合开发者，普通用户买成品/授权更省事。
链路
目标机画面 → 采集卡 → 控制机/盒子推理（YOLO / TensorRT）→ 鼠标盒 → 目标机。
选型
1. 采集卡：优先低延迟、支持目标分辨率的型号；USB 采集卡注意带宽。
2. 推理机：NVIDIA 显卡 + CUDA + TensorRT，显存至少 6GB 起；成品盒子看算力与散热。
3. 输出：KMBox Net 或 MAKCU，网络/串口延迟要实测。
4. 融合器：如果还要叠加画面，按「视频融合器使用教程」接线。
调试顺序
1. 先只跑采集，确认画面不丢帧、颜色格式正确。
2. 再跑模型，记录推理耗时与帧率。
3. 接鼠标盒，测单次位移的方向与灵敏度。
4. 最后调置信度、平滑与瞄准区域，逐项记录改动。
5. 分辨率变化后重新标定，不要复用旧参数。
延迟拆解
采集：10-30ms（USB 采集卡更看带宽）
推理：10-40ms（模型大小/显卡）
盒子：5-20ms（网络/串口）
融合器：约 1 帧
每段都要单独测，不要只看总感觉。
常见问题
画面糊/掉帧：采集卡带宽不够、USB 口降速、分辨率太高。
识别跳：置信度太低、训练数据不匹配、画面压缩太狠。
鼠标抖：平滑不足、步进太大、盒子供电不稳。
延迟大：先关叠加/降分辨率，再查推理与网络。
注意
整条链路每增加一段都会加延迟；先用训练场验证，再考虑实战。GitHub 上的源码项目适合开发者，普通用户买成品/授权更省事。