第339章 终于睁开了第一只眼睛（3/3）

另外，研究一下能不能利用多帧图像进行叠加平均，牺牲一点实时性，换取清晰度。”

实验室里，图像组的成员们整天对着各种滤波算法和噪声模型，调试参数，对比效果。

屏幕上的人影时而被模糊成一团，时而又因为过度锐化而出现锯齿边缘。

失败是常态，偶尔一点微小的改进都能让大家兴奋半天。

老吴那边压力更大。

他负责的核心是运动目标检测和简单行为识别。

在低分辨率、高噪声的画面中，

如何让计算机自动发现移动的人或车，并判断其行为是否异常？

“老吴，这个阈值怎么设？

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设低了，树叶晃动都报警；

设高了，人走过去都没反应！”

算法工程师抱怨道。

“动态阈值！结合背景建模！”

老吴盯着代码，

“让系统学习正常状态下的画面，把变化大的区域标记出来。

还有，别光看像素变化，结合一下目标的大小、移动轨迹的逻辑性判断！”

他们开始尝试建立简单的背景模型，

区分前景运动目标和背景干扰。

但光照变化、阴影、甚至摄像头自身的轻微晃动，都会导致误报。

为了减少误报，又可能漏掉真正的目标。

老吴的头发肉眼可见地又白了几根。

最大的挑战来自于系统稳定性和处理速度。

有限的硬件资源要同时运行图像采集、预处理、目标检测、报警判断等多个任务，

系统频繁死机或响应极慢。

“内存不够！CPU占用率一直是100%！”系统工程师向沈棠汇报。

“优化！压缩数据流！非关键任务降低优先级！”

沈棠果断决策，

“图像传输用有损压缩，目标检测算法简化，先把核心功能跑通！

我们要的是在现有条件下能用的系统，不是完美的实验室产品！”

整个基地像一台高速运转的机器，

每个齿轮都在承受着巨大的压力，但也在磨砺中变得更加坚韧。