第98章 尘封的“玩具箱”与总工的难题 下

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“地火重生”计划首个攻坚点，选定为技术相对直观、需求最迫切的近程反导\/反无人机系统，代号：“火眼金睛”（源自“激光灭蚊”的核心思路）。

团队组建：

总负责\/技术顾问：陈默（把握核心思路，解决关键瓶颈）。

工程实现\/系统集成：王浩（负责激光器、机械、散热等“硬”科技）。

AI视觉\/火控算法：李思远（负责目标识别、跟踪、分类等“软”科技）。

测试评估： 防空部队研究所专家。

成本审计：郑处长（如影随形）。

核心目标转化：

蚊子 变 导弹\/无人机：目标特征（大小、速度、红外信号）天差地别！

低功率激光笔 变 高能毁伤激光器： 功率需求提升百倍！散热、大气衰减成为噩梦！

后院小范围 变 战场复杂环境： 背景干扰（云层、地物杂波）、电子对抗、多目标处理！

起点：复刻与评估

团队首先在实验室里，小心翼翼地复原了陈默高中时的“激光灭蚊炮台”原型机。

测试（打蚊子）：在密闭蚊帐内，原型机成功识别并击落数只蚊子。郑处长冷脸：打蚊子是挺准，打导弹呢？这功率连蚊子翅膀都烧不穿！”

识别算法只能处理慢速、小目标（蚊子），对高速、小RcS目标束手无策。

激光功率太低（＜1瓦），毫无毁伤力。

转台速度慢，响应延迟高。 抗干扰能力为零。

2. 攻坚1：AI视觉升级（李思远组，第1-2月）

挑战： 如何在复杂背景下快速、准确识别出超低空、高速、小RcS的导弹\/无人机？

“土味”起点：深入剖析“灭蚊”算法（基于简单颜色、形状、运动特征）。

多光谱融合： 引入高分辨率红外热像仪（探测发动机热源）和微光电视（补充细节），与可见光摄像头数据融合。

特征库扩充： 建立典型反舰导弹、巡航导弹、各型无人机的多维度特征数据库（轮廓、热信号、运动模式）。

算法进化： 在“灭蚊”的简单规则基础上，引入更复杂的机器学习模型（cNN卷积神经网络雏形），利用大量模拟和实拍目标视频进行训练。过程艰辛： 初期虚警率高，漏警也多。团队日夜调试参数，优化特征提取。

关键突破： 开发出“运动-热纹-轮廓”三级筛选算法，大幅提升在复杂背景下的识别精度和速度。在模拟测试中，对典型亚音速反舰导弹目标的发现距离提升至8公里，识别率＞90%。