姜岳升到家,感觉前好像压了一块石头,茶饭懒餐。
他一直在停地思考一个问题,什在试验场,们用一就能看出机器伪装?而机器确能。
其实,在试验场,管机器否改变伪装形式,单个也好、聚集也好,们类都能轻松看出。
就好像们看见一匹正吃草马以,们也能辨认飞奔马、打滚马。
因们大脑捕捉到了很多机器捕捉到特征。
也就说,们需要在识别单个机器特征上下功夫。
如果能抓机器足够多特征,管他伪装,都能一里儿,姜岳升觉得应该彻底改变思路,把重点放在机器外观特征建模上,而放在环境建模上,环境千变万化,们建模度可能跟得上环境变化,而们目标机器、环境,只要抓机器足够多特征,就可以以变应万变。
他突然想起了ai大模型,于在手机上打开ai大模型终端,输入:请问,监控如何区分和其他运动物体?
很快,大模型答案了:
第一、识别轮廓特征,包括十个方位轮廓特征;
第、识别结构特征,包括肢体部位相对位置特征和比例特征;
第三、识别运动特征,包括站立、走、跑特征;
第四、识别面部特征,包括瞳孔距离、两耳宽度、鼻尖眉梢距离;
第五、识别运动轮廓特征,包括双摆动角度、双与躯干角度、双臂角度、双臂与躯干角度;
第六、识别运动结构特征,包括头部、上臂、部位置关系;
看到了大模型上描述,姜岳升立刻了主意,因机器结构模仿类制造,识别些特征大多数可以直接移植过。
只需要让机器能够准确地区别类和机器就行了吗?
想到里,他进入了ai大模型编程入口,输入:“请编写区分和其他运动物体程序”
几秒钟,答案了,ai大模型显示出一个五千多行完整程序。
第天,姜岳升集齐了方案组组员,向大家说明了自己新思路。
“你把前面方案彻底推翻了吗?”
史俊些解地问。
“,虽然前面方案提出,但现在认那一个好方案,算一个临时起意方案,能解决本问题,而今天提出方案才符合逻辑第一解决方案。”
“那们前面工作都白做了吗?”
史俊很无奈地说。
“确实,大部分工作都白做了,但们如果继续沿着原路子走下去,将需要付出工作量可比新方案大得多,所以,们应该及时止损!”
“姜工,对识别体编程比较熟,支持你新思路。”
一名组员举手话了。
“好!
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