第99章 从打蚊子到识导弹的AI之眼（2/2）

天才一秒记住本站地址：[笔趣阁ok]
https://www.bqgok.net最快更新！无广告！

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。

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。

𝔹 𝒬 🅖 ok. n e t