第101章 非必要交锋[第2页/共3页]

这已经不是能不能胜利的题目了，李清澜手中有着这玩意的原始数据和对应的算法法度，以是胜利是绝对能够胜利的，但是时候耗损就不必然了。

喧闹的声音不竭在一间暗淡的大型房间当中回荡，而房间火线的大屏幕以及一排排的电脑都亮着微光。

同一时候，批示室当中的戍守事情也堕入了停滞当中，“入侵信号消逝了！”

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李清澜扫了一眼弹出的警告框，手上的行动却没有任何停顿。六个子网，三个假造局域网的构建，直接将最首要的阐发机庇护在层层防备当中。共同上物理层面的设备分区，李清澜自傲能在被查到位置之前完成对视频的剖析。

李清澜并没有选用病毒入侵这类迟缓的体例，而是直接用大量的邮件、函件、告诉等要求，共同着对方的家庭收集信号，李清澜总算是将对监控视频的逆向剖析进度推动了五十个百分点摆布。

逆向规复是从已知成果推导原始输入或模型的过程，起首需获得破坏或被点窜的图象数据，然后提取特性，如边沿和纹理。接着，挑选合适的规复模型，如稀少表示或深度学习模型，操纵优化算法最小化规复成果与已知数据之间的差别。随后，利用图象修复技术（如泊松重修或天生对抗收集）来规复细节。最后，对规复成果停止评价与调剂，需求时停止后措置，如加强对比度或去噪声，以进步终究结果。

“陈述，没有发明非常。坐标地点处没有任何人！正在查抄相干环境。”行动队的汇报很及时。

“锁定信号点！”

及时监控中抹除身影的道理首要依靠计算机视觉和图象措置技术。起首，通过背景建模建立稳定的背景模型，常用算法包含高斯异化模型和帧差法。接着，体系通过比较持续帧来检测活植物体并标记呼应地区。然后，利用工具豆割算法将活植物体从背景平分离，辨认其表面。对于被检测到的身影，利用图象修复技术（如泊松重修）停止抹除，并操纵四周像素信息弥补空缺。最后，体系持续及时更新背景模型，以应对新物体和场景窜改，从而有效保持背景的天然性。

批示室当中的环境堕入沉默，他们已经做好了所能做的大部分事情，现在只需求保持住当前的状况，等候着行动队那边的信号便可。

更费事的是，李清澜并不晓得许墨痕的详细环境，也就更难以肯定另有多少时候了。以是李清澜只要不竭的紧缩时候了。

“信号杰出，请唆使。”