让那些以为能卡住我们脖子的人看看，华夏人，没有什么困难是克服不了的！”
而“掌柜”和他的党羽，绝不会想到，
一双基于他们丢弃的“废铁”而重生的眼睛，
正在默默地注视着他们可能留下的一切痕迹。
真正的天网，正在悄然编织。
第一只“眼睛”的睁开，极大地鼓舞了基地的士气。
但这仅仅是个开始。
屏幕上那模糊、闪烁、充满噪点的图像，距离沈棠设想中能够清晰识别、可用于实战的“天眼”，还有着天壤之别。
接下来的工作，更加繁重和精细。
“这雪花点也太多了！根本看不清人脸！”
老周盯着屏幕上一团模糊的影子，眉头拧成了疙瘩。
他负责带领一组人攻坚图像降噪和增强算法。
“硬件基础就这样，摄像头d电荷耦合器件本身噪声就大，信号传输还有损耗。”
一个年轻的技术员叹了口气。
“硬件不足，算法来补！”
沈棠给图像组打气，
“尝试中值滤波、高斯滤波，看看哪种对这类噪声抑制效果好。
另外，研究一下能不能利用多帧图像进行叠加平均，牺牲一点实时性，换取清晰度。”
实验室里，图像组的成员们整天对着各种滤波算法和噪声模型，调试参数，对比效果。
屏幕上的人影时而被模糊成一团，时而又因为过度锐化而出现锯齿边缘。
失败是常态，偶尔一点微小的改进都能让大家兴奋半天。
老吴那边压力更大。
他负责的核心是运动目标检测和简单行为识别。
在低分辨率、高噪声的画面中，
如何让计算机自动发现移动的人或车，并判断其行为是否异常？
“老吴，这个阈值怎么设？
设低了，树叶晃动都报警；
设高了，人走过去都没反应！”
算法工程师抱怨道。
“动态阈值！结合背景建模！”
老吴盯着代码，
“让系统学习正常状态下的画面，把变化大的区域标记出来。
还有，别光看像素变化，结合一下目标的大小、移动轨迹的逻辑性判断！”
他们开始尝试建立简单的背景模型，
区分前景运动目标和背景干扰。
但光照变化、阴影、甚至摄像头自身的轻微晃动，都会导致误报。
为了减少误报，又可能漏掉真正的目标。
老吴的头发肉眼可见地又白了几根。
最大的挑战来自于系统稳定性和处理速度。
有限的硬件资源要同时运行图像采集、预处理、目标检测、报警判断等多个任务，
系统频繁死机或响应极慢。
“内存不够！cpU占用率一直是100%！”系统工程师向沈棠汇报。
“优化！压缩数据流！非关键任务降低优先级！”
沈棠果断决策，
“图像传输用有损压缩，目标检测算法简化，先把核心功能跑通！
我们要的是在现有条件下能用的系统，不是完美的实验室产品！”
整个基地像一台高速运转的机器，
每个齿轮都在承受着巨大的压力，但也在磨砺中变得更加坚韧。