第99章 从打蚊子到识导弹的AI之眼 (第10/12页)
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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n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n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v20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。
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与导弹赛跑——高速处理架构：
挑战：
