设低了，树叶晃动都报警；
设高了，人走过去都没反应！”
算法工程师抱怨道。
“动态阈值！结合背景建模！”
老吴盯着代码，
“让系统学习正常状态下的画面，把变化大的区域标记出来。
还有，别光看像素变化，结合一下目标的大小、移动轨迹的逻辑性判断！”
他们开始尝试建立简单的背景模型，
区分前景运动目标和背景干扰。
但光照变化、阴影、甚至摄像头自身的轻微晃动，都会导致误报。
为了减少误报，又可能漏掉真正的目标。
老吴的头发肉眼可见地又白了几根。
最大的挑战来自于系统稳定性和处理速度。
有限的硬件资源要同时运行图像采集、预处理、目标检测、报警判断等多个任务，
系统频繁死机或响应极慢。
“内存不够！CPU占用率一直是100%！”系统工程师向沈棠汇报。
“优化！压缩数据流！非关键任务降低优先级！”
沈棠果断决策，
“图像传输用有损压缩，目标检测算法简化，先把核心功能跑通！
我们要的是在现有条件下能用的系统，不是完美的实验室产品！”
整个基地像一台高速运转的机器，
每个齿轮都在承受着巨大的压力，但也在磨砺中变得更加坚韧。
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