捉妖奶爸(校对)第204部分在线阅读

　　“就你话多！”
　　年三十就这么在一片鸡飞狗跳中度过了，沈崇在医院呆到十二点过，然后连夜开车回家。
　　他必须找点事情把自己脑子放空，不然的话，他能通过脑补把低像素低画质的惊鸿一瞥强行填充像素，消除马赛克。
　　回家之后在客厅里对着空气打一阵拳，然后继续琢磨动态视频识别脚本。
　　说来也是神奇，他竟因祸得福了。
　　脑补填充像素竟为他打开了新思路！
　　当前市面上通用的监控视频自动识别程序，都有个通病。
　　这些程序可以识别画面中高速移动的个体，但却根本无法准确判断个体在原地站立时的剧烈运动。
　　举个例子，一个人在监控视频中快速跑过，百分之九十九的市面程序都能准确发出警报。
　　可如果是两个人一边打架斗殴一边通过监控视频角落，99.99%的监控程序都响应不过来。
　　这才是沈崇需要去克服的难点，也是当前市场环境下很多公司都无法突破的难点。
　　他想把天网监控系统真正运用起来，绝不能仅仅满足于捕捉高速运动的个体。
　　不然，两个小孩子一前一后从画面中跑过，又或者一个人骑自行车路过，脚本都发出警报的话，仅蜀都市区周边的监控，都能让他每秒钟至少被警示几十次，这东西就毫无意义。
　　沈崇想达到的动态捕捉效果，必须跳出移动捕捉的框架，进入原地剧烈运动的新境界。
　　举个例子，一个人正常出拳时，拳头往前推进的极限速度大约能达到七八十公里每小时，但如果动态捕捉识别出来，镜头里的生物出拳时的拳头推进速度达到一百多公里每小时了。
　　那么这事多半就和妖怪与灵能者有关！
　　再不然，如果镜头中只是两个普通人提着棍子在互撸，棍子顶端的速度也达到每小时百多公里了，就算这事和灵妖无关，那也是要见血伤人的纠纷，报个警不过分。
　　只要别人没蠢到在摄像头面前干架，想做到个体原地运动的准确判定，以当前的分辨率，那就必须进行像素填充！
　　再举个例子，倘若运动个体如同刚才的老林那样，只在角落出现，占据160×160的像素，那么想算出其手脚动作的具体速度，很难。
　　可如果通过人工智能演算，同步往里面填充像素，让160×160的马赛克画质变成模拟演算出来的1600×1600高画质。
　　理论上就可以快速计算出其手脚和躯干的运动速度，进一步推算出其运动能力和伤害指数！
第172章
紧急事态
　　这事国内可能有很多团队在做，包括人工智能学习后的照片处理，艺术加工等等。
　　譬如他穿越过来之前，谷歌公司刚推出的马赛克照片还原功能。
　　可惜其本质挺逗比的，并非通过像素填充来还原，而是到网上搜索原图。
　　那算个篮子的人工智能去马赛克，毫无卵用。
　　除了谷歌之外，别的互联网技术企业甚至连这一步都没迈出去，也可能是压根没想到，还可能是想到了没做成。
　　到目前为止，市面上没有任何一个团队能编写得出完整的，命中率超过99.99%的逻辑来。
　　面对整个天网系统无比庞大的数据量，哪怕仅有0.01%的判断失误，也会带来巨量的错误信息。
　　要想制作出真正具备实用价值，可行的动态视频识别脚本，必须把命中率提高到99.999%！
　　误差只能有0.001%！
　　沈崇也没有必胜的把握，但他觉得可以一试。
　　人有多大胆，地有多大产。
　　他不需要把人的脸孔准确还原出来，像素填充需要还原的仅仅是躯干和四肢而已。
　　哪怕最后体现在屏幕上的是个火柴人，可只要能算出火柴人的运动能力，就OK了。
　　这东西具备相当的战略价值，堪称划时代的产品。
　　将其用于私人，恐怕不便推广。
　　要想以这点子为出发点做商业开发，对于没有精力和兴趣做政府拓展的沈崇来说，得不偿失，还不如开发沈氏调音王呢。
　　但是，他可以直接卖给斩妖和警务部门！
　　好处绝对惊人！
　　新思维打开之后，沈崇立马干劲十足的开工。
　　第一步，复制沈氏调音王的开发经验，购买市面上公开发售的视频监控系统，共计十款。
　　然后……
　　抄！
　　哦不，借鉴。
　　这东西巨贵，比调音软件贵得多，毕竟通常买监控系统的都是企业，还不是一锤子买卖，涉及到很多后续服务。
　　这八款软件共计花掉他接近三十万，成本巨大。
　　接下来，沈崇打算先强行糅合这八款视频监控系统，第二次取长补短的……借鉴。
　　反正最后的成品打算打包卖给斩妖，再留下一个自用，不用担心被告侵权。
　　有本事你们告斩妖去，咳咳。
　　他这一忙乎，就忙到了大年初四，终于糅合成功。
　　他连在医院空虚寂寞冷的狗子都顾不上，只能安慰它你老大在搞大事，一旦成功好处无穷。
　　狗子实在嚎得伤心，沈崇大发慈悲的送了它个斩妖专属救援呼叫器才把丫安抚下来。
　　养狗子就是这点不好，动不动就撒娇黏人。
　　猫星人高冷，动辄好几天都不正眼瞄铲屎官一眼的。
　　初步成型的产品一开始被命名为沈氏偷窥王，沿用了调音王的命名思路。
　　但他毕竟还是要脸的，最后改成了“灵妖动态智能识别王”。
　　别问我为什么要加个王！
　　第二步，就是真正有难度的事情了，构建专属于他的完整算法逻辑。
　　整个算法逻辑的组成部分共有四大块。
　　第一重，低像素下的快速定位。
　　考虑到天网监控视频源信息量过于庞大，肯定不能每个监控头都填充像素，把全球所有的超算算力都用上，也未必能搞定一城之地。
　　所以必须有个预筛选的过程，在各分局内部的计算机里自行搞定，在低像素下识别出个体移动和原地运动是否有异常状态。
　　如果有，通过内部系统即刻上报区域服务器总机。
　　第二重，像素填充的逻辑编写，指的是接到报警定位后，区域服务器即时演算，对报警天网摄像头的画面进行像素填充。
　　考虑到仅蜀都市内，就至少需要同步即时演算近百个疑似目标的画面，这一步需要极其庞大的算力，沈崇的零号机绝不可能胜任万分之一，即便他组建出自己的数据中心也不可能。
　　但这事不是他需要关心的，他只需要把逻辑写完整就行了。
　　第三重，像素填充后，通过对火柴人的动态捕捉，进行完整运算，分析其运动能力。
　　这事他有经验，上次为了给欣欣制作MMD-3D，他就没少琢磨人体动作。
　　如有必要，这一步还需要不断添加进去各种动物的运动能力数据，毕竟尚未化形的黄级妖怪也可能对生灵造成极大伤害。
　　至于植物？
　　黄级还没化形的植物都在站桩呢，不用理睬。
　　据他所知，植物化妖都很少，当然一旦有，多半是真大佬。
　　第四重，这个最简单，验算结果出来后判定是否异常，然后给出警示。
　　这四重逻辑整合叠加起来，再嵌入进灵妖动态智能识别王里，就是沈崇最终的成品了。
　　如此庞大复杂的算法逻辑，正常情况下，靠人力几乎不可能完成，因为没人能做到这么严谨，但沈崇能做到，在大年初七这天傍晚就完成了。
　　他只用了三天，共计50小时，平均每天工作时间17小时！
　　他自己都很惊讶，不敢信。