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第99章 从打蚊子到识导弹的ai之眼（第2页）

4. 高速处理架构（实时性保障）： 追上导弹的速度。

研发过程（步步为营）：

1. 构建“敌人”的基因图谱——多维度特征库：

团队分工： 张明负责收集整理国内外公开及内部提供的各类反舰/巡航导弹、无人机的高清图片、红外热像图、雷达反射特征（脱敏）、运动轨迹数据。另一组负责采集海量复杂背景样本（不同海况、天气、地形、城市、干扰云图）。

“土味”起点： 陈默带着大家仔细分析原始“灭蚊”算法识别蚊子的特征：深色小点、类圆轮廓、缓慢的布朗运动。他启发道：“导弹也有它的‘指纹’！比如，反舰导弹末端掠海飞行，它的红外热信号（发动机喷口）在相对冷的海面上就像黑夜里的火炬！巡航导弹低空突防，其独特的飞行轨迹（相对平直）区别于鸟类！隐身目标虽然RCS小，但在特定角度、特定波段（如红外）仍有迹可循！”

成果： 建立了初版特征数据库，包含：

可见光特征： 典型轮廓、长度/宽度比、翼面形状（若有）。

红外热特征： 发动机喷口温度分布、典型热纹（不同速度、高度下的热辐射模式）。

运动特征： 典型速度范围、加速度模式、巡航高度、末端机动模式（如蛇形机动）。

对抗特征（模拟）： 常见干扰类型（箔条、烟幕、红外诱饵）的光学/红外表现。

挑战： 数据量不足（尤其实战数据），部分特征（如高超声速目标热纹）难以获取。解决方案： 利用计算机图形学和高精度流体/热力学仿真，生成大量逼真的模拟目标图像和轨迹数据，补充数据库。陈默亲自参与关键参数设定。

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2. 赋予AI“慧眼”——深度学习模型引入与训练：

技术路线选择： 经过激烈讨论，团队决定采用当时虽非主流但潜力巨大的卷积神经网络（CNN）模型作为核心识别引擎。理由：CNN擅长从原始像素中自动提取层级特征（边缘-＞纹理-＞部件-＞整体），非常适合处理图像识别问题。

“土味”适配： 没有现成的强大算力（GPU集群尚未普及），李思远带领团队对经典CNN模型进行极致精简和优化，牺牲部分通用性，专注于导弹/无人机识别的核心特征（运动、热纹、轮廓）。模型结构深度适中，参数量控制在可接受范围。

数据喂养： 将构建好的海量数据集（真实+模拟）输入模型进行训练。这是一个枯燥而漫长的过程。