李清瀾並不知道距離他僅幾十公裡之外城中的許墨痕的情況。
許墨痕也沒留下任何可供李清瀾作為追蹤信號的痕跡。
麵對這種情況,李清瀾自是明白許墨痕的選擇。但明白不代表認同,許墨痕可以因為察覺到過於危險而選擇獨自麵對,那麼李清瀾也可以自己決定是否要參與進來。
如果許墨痕是已經提前言明了她自己的選擇,並要求李清瀾暫時不要插手,如此的話,李清瀾大概會選擇隻在許墨痕有生命危險的時候動手。當然了,說是這樣說,但估計出現情況的時候,李清瀾大概率會選擇直接出手,而不是什麼用戰鬥來磨煉技藝這種屁話。
戰鬥應該做的是展示技藝,而不是什麼磨煉。
四個小時,李清瀾醒來得分秒不差。簡單以能量棒補充完畢身體的消耗之後,李清瀾再次開始了資料的分析。相比於一開始的毫無頭緒,至少現在李清瀾已經找到了三十個值深究的對象,以及兩份值得分析的錄像資料。
對於那三十個人,李清瀾完全不關心他們的身份,隻在乎對方的行蹤而已。所以這部分的工作被李清瀾用程序代替了人工。這種重複性極高,並且要求不能出現錯漏的工作,程序的效果比他自己在那裡盯著看要高效得多。
進化隻是減少了犯錯的可能性,而不是杜絕了這種可能性。況且,李清瀾所用的分析軟程序可不是什麼大路貨色,完全可以自主歸納那些關鍵人物的活動軌跡,並且還能直接給出一些淺顯的分析結果,例如:這些人行動軌跡的最大交集地點等。
相比之下,對視頻的解包分析方麵的工作,李清瀾更不太願意用將在監控當中抹去身影的反向解析上傳到自動解析的軟件上麵。他自己也明白,這幾個方麵的技術基本不可能泄露出去,但是李清瀾也依舊將他穿越以來建立的這些技術各自獨立的分開存放。
映照在李清瀾臉上的電子微光,表明了當前他所做的修複工作進展很緩慢。
實時監控中抹除身影的原理主要依賴計算機視覺和圖像處理技術。首先,通過背景建模建立穩定的背景模型,常用算法包括高斯混合模型和幀差法。接著,係統通過比較連續幀來檢測運動物體並標記相應區域。然後,使用對象分割算法將運動物體從背景中分離,識彆其輪廓。對於被檢測到的身影,應用圖像修複技術(如泊鬆重建)進行抹除,並利用周圍像素信息填補空白。最後,係統持續實時更新背景模型,以應對新物體和場景變化,從而有效保持背景的自然性。
而李清瀾現在正在做的則是逆向恢複這個過程。
逆向恢複是從已知結果推導原始輸入或模型的過程,首先需獲取損壞或被修改的圖像數據,然後提取特征,如邊緣和紋理。接著,選擇合適的恢複模型,如稀疏表示或深度學習模型,利用優化算法最小化恢複結果與已知數據之間的差異。隨後,應用圖像修複技術(如泊鬆重建或生成對抗網絡)來恢複細節。最後,對恢複結果進行評估與調整,必要時進行後處理,如增強對比度或去噪聲,以提高最終效果。
這已經不是能不能成功的問題了,李清瀾手中有著這玩意的原始數據和對應的算法程序,所以成功是絕對能夠成功的,但是時間消耗就不一定了。
甚至都不需要再次重複計算,李清瀾在設計的最開始就已經知道單靠他自己現有的這點設備是很難在安全時間內完成視頻的逆向恢複。至於安全時間是多久?這要看許墨痕能把握局麵多久。
更麻煩的是,李清瀾並不知道許墨痕的具體情況,也就更難以確定還有多少時間了。所以李清瀾隻有不斷的壓縮時間了。
李清瀾知道很多的方法,比如優化算法,更新模型等。但是設計算法、更新模型需要時間,而他現在最缺少的便是時間。硬件方麵的優化已經達到了當前李清瀾能做到的最佳水準,但是依舊緩慢,再加強就需要時間和金錢了。
估算過後,李清瀾直接轉變策略。既然自己的資本不足以支撐高強度的逆向解析工作,那就“借一借”其他人的設備了。相比於那些設置一個病毒軟件等待彆人下載的做法,李清瀾的手段更加極端一些,屬於是直接強硬的入侵周圍的電腦,然後強行利用起來。
鏈接,拓展,蔓延。
李清瀾並沒有選用病毒入侵這種緩慢的方式,而是直接用大量的郵件、信件、通知等請求,配合著對方的家庭網絡信號,李清瀾總算是將對監控視頻的逆向解析進度推進了五十個百分點左右。
而代價則是李清瀾的動靜直接被維爾夫科斯的城市信息安全部門察覺,接著便是全城範圍內的信號捕捉。
李清瀾掃了一眼彈出的警告框,手上的動作卻沒有任何停頓。六個子網,三個虛擬局域網的構建,直接將最重要的分析機保護在層層防禦當中。配合上物理層麵的設備分區,李清瀾自信能在被查到位置之前完成對視頻的解析。
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