经过近两个月的艰苦优化，
系统虽然依旧简陋，
但终于达到了一个“勉强可用”的临界点。
沈棠和陆铮决定，在基地内部进行一次小范围的实战演练，检验成果。
他们选择了基地入口处和主要道路交叉口作为监控点。
演练在一个夜晚进行，
由保卫处的战士扮演可疑人员，
进行诸如徘徊、放置物品、异常接触等预设行为。
监控中心里，沈棠、陆铮、老周、老吴等核心人员紧张地盯着几个显示器。
“目标出现！入口处，黑色人影，正在靠近围墙！”操作员报告。
屏幕上，一个模糊的人影被系统用红色框标记出来。
“系统报警：目标在警戒区外徘徊超过设定时间！”
大家精神一振！系统起作用了！
然而，接下来的情况却让人哭笑不得。
一阵风吹过，树枝晃动，系统报警：“动态目标！”
一只野猫窜过路面，系统报警：“快速移动小目标！”
一个战士正常换岗路过，因为走得慢了点，系统报警：“异常滞留！”
整个晚上，
报警声此起彼伏，
但十次里面有八九次都是误报。
真正的“可疑人员”反而因为动作刻意模仿“正常”，有时被系统忽略。
演练结束，监控中心里气氛有些沉闷。理想与现实差距巨大。
老周有些沮丧：“这……这简直草木皆兵啊！”
老吴揉着太阳穴：“算法还是太笨了，分不清什么是真正的威胁。”
沈棠却笑了：“大家别灰心！系统能发现目标，能报警，这就是成功的第一步！
误报率高，说明我们的算法还不够智能，需要更多的数据和更精细的调整。
但至少，我们证明了这条路是可行的！
接下来，我们要做的就是训练它，用大量的真实场景数据去‘喂’它，
让它变得越来越聪明！”
沈棠的话点明了方向。
接下来的日子，基地的工作重点转向了数据采集和模型训练。
他们录制了基地在不同天气、不同时段、不同人员活动状态下的海量监控视频，组织人员对视频中的每一帧画面进行人工标注：
这是人，这是车，这是正常行走，
这是徘徊，这是放置物品……
这个过程极其枯燥和繁重，需要极大的耐心。
标注组的同志们整天盯着屏幕，眼睛熬得通红。
但所有人都明白，这些标注数据，就是喂养“天眼”、让它变得聪明的“粮食”。
同时，算法组根据这些标注数据，
不断调整模型参数，增加新的判断规则。
例如，结合目标的大小和移动速度，