第98章 尘封的“玩具箱”与总工的难题 下（1/2）

重生80：我的军工记忆有点猛第98章 尘封的“玩具箱”与总工的难题 下：准备有声小说在线收听

“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！

：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”：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（n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。