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第72章 破局之刃与无声较量（第2页）

他本来也没指望一通电话就能解决所有问题，但这番沟通，至少摸清了对方的底牌和顾虑，也为未来可能的转圜留下了余地。

供应链的危机依然严峻。

替代方案寻找不顺，法律诉讼和资本反制都需要时间。

似乎所有的路都被堵死了。

然而，转机往往出现在意想不到的地方。

就在“天工保卫战”

会议召开前夜，李明带着一脸兴奋和不可思议的表情，冲进了林小一的办公室。

“小一！

有办法了！

或许……我们根本不需要那么高精度的摄像头！”

林小一精神一振：“说下去！”

“是算法团队的一个新来的实习生提出的想法！”

李明激动地解释道，“我们一直陷入了一个思维定式，认为高精度的手势识别必须依赖高分辨率的图像输入。

但这个实习生提出，是否可以借鉴‘事件相机’（Event-basedCamera）的原理？”

“事件相机？”

林小一若有所思。

这是一种仿生视觉传感器，不像传统相机连续捕获完整图像，而是只记录像素点的亮度变化，具有高动态范围、低延迟、低功耗的特性。

“对！

虽然我们无法短时间内更换硬件，但我们可以通过软件算法，模拟这种‘变化感知’的思维！”

李明越说越兴奋，“我们不再试图从每一帧图像中精确识别完整的手势轮廓，而是专注于捕捉手势运动过程中引发的边缘轮廓的连续变化序列。

结合我们自研芯片的并行处理能力，专门优化针对这种‘变化流’的识别模型！

这样，对摄像头原始图像分辨率的要求就可以大幅降低！

我们库存的那批备用的、性能稍逊一筹的摄像头模组，很可能就够用了！”

这个思路，如同在密不透风的墙上，凿开了一道缝隙！

林小一立刻召集算法和硬件团队进行可行性论证。

经过连夜紧张的模拟测试，结果令人振奋：采用这种“仿事件视觉”

的软件算法后，使用性能低一档的备用摄像头模组，对于那几十个精心筛选的“高置信度动态手势”

，识别准确率竟然达到了98.5%！

虽然比之前92%的原始数据看似提升不大，但这是在硬件降级的前提下实现的，而且响应延迟反而有所降低！

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“天才的想法！”

王涛也忍不住赞叹，“这简直是化腐朽为神奇！”

绝处逢生！

林小一当机立断：“立刻全面转向新算法！

硬件团队适配备用摄像头模组！

我们要用软件算法，弥补硬件的不足，破掉‘环宇科技’的供应链封锁！”

“天工保卫战”

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