而“掌櫃”和他的黨羽，絕不會想到，
一雙基於他們丟棄的“廢鐵”而重生的眼睛，
正在默默地注視著他們可能留下的一切痕跡。
真正的天網，正在悄然編織。
第一隻“眼睛”的睜開，極大地鼓舞了基地的士氣。
但這僅僅是個開始。
屏幕上那模糊、閃爍、充滿噪點的圖像，距離沈棠設想中能夠清晰識彆、可用於實戰的“天眼”，還有著天壤之彆。
接下來的工作，更加繁重和精細。
“這雪花點也太多了！根本看不清人臉！”
老周盯著屏幕上一團模糊的影子，眉頭擰成了疙瘩。
他負責帶領一組人攻堅圖像降噪和增強算法。
“硬件基礎就這樣，攝像頭d電荷耦合器件本身噪聲就大，信號傳輸還有損耗。”
一個年輕的技術員歎了口氣。
“硬件不足，算法來補！”
沈棠給圖像組打氣，
“嘗試中值濾波、高斯濾波，看看哪種對這類噪聲抑製效果好。
另外，研究一下能不能利用多幀圖像進行疊加平均，犧牲一點實時性，換取清晰度。”
實驗室裡，圖像組的成員們整天對著各種濾波算法和噪聲模型，調試參數，對比效果。
屏幕上的人影時而被模糊成一團，時而又因為過度銳化而出現鋸齒邊緣。
失敗是常態，偶爾一點微小的改進都能讓大家興奮半天。
老吳那邊壓力更大。
他負責的核心是運動目標檢測和簡單行為識彆。
在低分辨率、高噪聲的畫麵中，
如何讓計算機自動發現移動的人或車，並判斷其行為是否異常？
“老吳，這個閾值怎麼設？
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設低了，樹葉晃動都報警；
設高了，人走過去都沒反應！”
算法工程師抱怨道。
“動態閾值！結合背景建模！”
老吳盯著代碼，
“讓係統學習正常狀態下的畫麵，把變化大的區域標記出來。
還有，彆光看像素變化，結合一下目標的大小、移動軌跡的邏輯性判斷！”
他們開始嘗試建立簡單的背景模型，
區分前景運動目標和背景乾擾。
但光照變化、陰影、甚至攝像頭自身的輕微晃動，都會導致誤報。
為了減少誤報，又可能漏掉真正的目標。
老吳的頭發肉眼可見地又白了幾根。
最大的挑戰來自於係統穩定性和處理速度。
有限的硬件資源要同時運行圖像采集、預處理、目標檢測、報警判斷等多個任務，
係統頻繁死機或響應極慢。
“內存不夠！cpu占用率一直是100！”係統工程師向沈棠彙報。
“優化！壓縮數據流！非關鍵任務降低優先級！”
沈棠果斷決策，
“圖像傳輸用有損壓縮，目標檢測算法簡化，先把核心功能跑通！
我們要的是在現有條件下能用的係統，不是完美的實驗室產品！”
整個基地像一台高速運轉的機器，
每個齒輪都在承受著巨大的壓力，但也在磨礪中變得更加堅韌。
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