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第99章 从打蚊子到识导弹的ai之眼（第3页）

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。

初期灾难： 模型在训练集上表现尚可，但在从未见过的测试集上（新背景、新干扰）泛化能力极差，虚警漏警惨不忍睹。原因： 模型过拟合了训练数据的噪声；特征区分度不够；干扰样本不足。

对策：

数据增强： 对已有图片进行旋转、缩放、加噪、模拟不同光照天气，成倍扩充数据集多样性。

特征强化： 在输入模型前，预先利用传统算法突出关键特征：如利用背景差分法初步提取运动目标；利用红外图像突出高温区域。

引入“难例”： 专门收集或生成最难识别的样本（目标与背景高度相似、强干扰下的微弱目标），反复“喂”给模型，逼它学习。

算力挣扎： 仅靠几台高性能工作站训练，速度缓慢。陈默动用权限，临时借用“蜂群意志”项目闲置的少量计算节点进行加速。

突破： 经过数十轮迭代和参数调整，V1.5版模型在复杂背景测试集上的识别率提升至75%，虚警率降至25%。虽然仍不完美，但看到了希望的曙光。郑处长看着飙升的电费单（算力消耗）和团队熬红的双眼，难得地没有立刻开炮，只是默默记了一笔。

3. 战场生存课——抗干扰加固：

模拟实战环境： 团队与电子对抗部队合作，搭建了模拟的电子干扰环境（噪声压制、欺骗干扰）。

暴露脆弱： V1.5模型在强电磁干扰下，图像传感器出现雪花噪点、丢帧，预处理算法失效，CNN输入数据质量严重下降，识别率瞬间崩塌！

“土味”防御：

硬件级： 选用更高品质、带屏蔽的成像传感器和数据传输线缆（成本上升！郑处长皱眉）。

信号级： 李思远团队开发自适应滤波算法，能根据干扰频谱特征实时调整滤波器参数，最大程度“洗净”图像信号。借鉴了“鞘套通信”中抗噪的部分思想。

算法级（关键）： 在CNN模型前端，增加一个“干扰感知与鲁棒特征提取”模块。该模块利用传统图像处理和轻量级AI（如小型的异常检测网络），快速判断当前画面是否受到干扰及干扰类型，并尝试在受污图像中提取更鲁棒（不易受干扰影响）的特征（如目标的整体运动趋势、主要热源区域），再输入给后面的CNN识别核心。思路： 让AI学会在“硝烟弥漫”（干扰）中抓住目标的“影子”和“心跳”。

测试： 在模拟干扰环境下，加固后的V2.0模型识别率稳定在65-70%，虽比纯净环境下降，但避免了系统完全失效，为后续拦截赢得了宝贵时间。“能在干扰下‘看’到，就有机会打！这步加固，值！”防空部队派来的观察员给出了肯定。