第101章 非必要交鋒 (第1/3頁)
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李清瀾並不知道距離他僅幾十公里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訊號的痕跡。
面對這種情況，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面對，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瞭她自己的選擇，並要求李清瀾暫時不要插手，如此的話，李清瀾大概會選擇只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，李清瀾大機率會選擇直接出手，而不是什麼用戰鬥來磨鍊技藝這種屁話。
戰鬥應該做的是展示技藝，而不是什麼磨鍊。
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物件，以及兩份值得分析的錄影資料。
對於那三十個人，李清瀾完全不關心他們的身份，只在乎對方的行蹤而已。所以這部分的工作被李清瀾用程式代替了人工。這種重複性極高，並且要求不能出現錯漏的工作，程式的效果比他自己在那裡盯著看要高效得多。
進化只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式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，對影片的解包分析方面的工作，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體上面。他自己也明白，這幾個方面的技術基本不可能洩露出去，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復工作進展很緩慢。
實時監控中抹除身影的原理主要依賴計算機視覺和影象處理技術。首先，透過背景建模建立穩定的背景模型，常用演算法包括高斯混合模型和幀差法。接著，系統透過比較連續幀來檢測運動物體並標記相應區域。然後，使用物件分割演算法將運動物體從背景中分離，識別其輪廓。對於被檢測到的身影，應用影象修復技術（如泊松重建）進行抹除，並利用周圍畫素資訊填補空白。最後，系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復這個過程。
逆向恢復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影象資料，然後提取特徵，如邊緣和紋理。接著，選擇合適的恢復模型，如稀疏表示或深度學習模型，利用最佳化演算法最小化恢復結果與已知資料之間的差異。隨後，應用影象修復技術（如泊松重建或生成對抗網路）來恢復細節。最後，對恢復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資料和對應的演算法程式，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裝置是很難在安全時間內完成影片的逆向恢復。至於安全時間是多久？這要看許墨痕能把握局面多久。
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。所以李清瀾只有不斷的壓縮時間了。
李清瀾知道很多的方法，比如最佳化演算法，更新模型等。但是設計演算法、更新模型需要時間，而他現在最缺少的便是時間。硬體方面的優
