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第99章 从打蚊子到识导弹的ai之眼(第1页)

西北戈壁,“蜂巢工厂”

的喧嚣被隔绝在厚重的实验室隔音门外。

这里是“地火重生”

计划——“火眼金睛”

近防系统项目的专用研发区。

空气中弥漫着电子元件、焊锡和调试电路板特有的气味。

房间中央,陈默高中时期的“激光灭蚊炮台”

原型机被郑重地放在一个透明展示柜里,像一件珍贵的文物。

而在它周围,是堆满线缆、示波器和电脑屏幕的工作台。

王浩带着他的机械和激光团队在隔壁的“高能区”

奋战,隐约能听到液冷泵的嗡鸣和工程师们讨论散热方案的争论声。

而陈默和李思远,则带着一支由哈工大精挑细选的博士生、硕士生组成的AI视觉算法攻坚小组,围聚在几块巨大的显示屏前。

屏幕上,正反复播放着各种反舰导弹、巡航导弹、无人机的实拍或模拟高速飞行画面,背景是复杂多变的海面、城市或荒漠。

“陈工,李老师,这是我们基于原始‘灭蚊’算法框架,初步构建的多光谱融合识别模型V0.1的测试结果。”

一个戴着厚厚眼镜的博士生张明,指着屏幕上的一份报告,语气带着沮丧,“在纯净背景、单一目标、理想光照下,对亚音速反舰导弹(模拟‘鹰击-8X’)的识别率能达到85%,发现距离约5公里。

但是…”

他切换画面,屏幕上出现一片杂波严重的海天背景,一艘货轮在远处,几只海鸟掠过,同时一个低空、小RCS(雷达散射截面)的模拟巡航导弹(类似“战斧”

)目标正高速接近,信号几乎淹没在杂波中。

“…一旦加入复杂背景和轻微干扰,”

张明叹了口气,“识别率暴跌到40%以下,虚警率高达60%!

系统把海鸟、海浪尖峰甚至云层阴影都当成了目标!

这…这离实战要求差得太远了!”

李思远眉头紧锁,手指无意识地敲击着桌面。

陈默则走到白板前,拿起笔,画下了原始“灭蚊”

算法的核心流程图:

1.摄像头捕捉画面->2.简单灰度二值化处理->3.基于大小、形状(类圆形)、运动速度(慢速)筛选->4.锁定->5.激光照射。

“大家看,”

陈默点了点流程,“我们原来的‘敌人’,是慢悠悠、黑乎乎、在相对静止背景(蚊帐或墙壁)上飞行的蚊子。

算法只需要关注几个简单的、稳定的特征就够了。”

他转身,指向屏幕上那个在杂波中若隐若现的导弹目标:“但现在,我们的‘敌人’是什么?是高速(超音速甚至高超声速)、隐身(RCS极小)、在极其复杂且动态变化的背景(海浪、云层、城市地物)中飞行,甚至还会释放干扰的‘钢铁蚊子’!

更可怕的是,它们可能成群结队地来(饱和攻击)!”

“所以,”

陈默在白板上重重写下几个词:“特征”

、“干扰”

、“速度”

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