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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”、“多目标”,“我们V0.1模型的问题核心在于:特征提取太单一、太浅层,抗干扰能力为零,处理速度跟不上高速目标,更无法应对多目标环境! 必须对我们的‘AI之眼’进行一场脱胎换骨的升级!”

攻坚方向确立:

1. 多维度特征库构建(核心基础): 不再依赖单一的形状或灰度特征。

2. 深度学习模型引入(识别引擎): 超越简单的规则筛选。

3. 抗干扰加固(生存能力): 应对电子战环境。

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