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第1334章 人眼和马赛克(2 / 2)

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可“谷歌地球”、“谷歌地图”上线之后 ,提供了“标记”功能。

也就是说,谁知道这些场所是什么,就可以在上面进行标注。很多国人不明所以,就标上去了。或者一些坏人收钱了,就偷偷过去调查,调查清楚后再标注上去,这有泄密的嫌疑。

所以国内的做法一方面是限制相关产品的使用,一方面是推出国产可控的类似产品。这个重要的关乎国家安全的任务,主要由百度地图和微点地图来承担。

可是,国内的商业卫星拍摄的精密度太差怎么办?

国家地理局等相关部门就组织了一些民用或者军用直升机,对大城市进行航拍。这种航拍的精密度可比卫星高多了。

可问题又来了。

国家这么大,怎么可能都用航拍?哪有那么多经费,哪有那么多人力物力和飞机啊?(实际上现在也没解决,直接一劳永逸地封杀谷歌完事)

解决这个问题的又是周不器,他牵头联系了国家地理局和八吉星,订购了一批无人机,通过无人机来进行拍摄。

记录国家日新月异的发展变化,这是一个非常有意义的战略性非盈利项目。

可这里还有一个问题。

无人机的技术不够成熟,拍摄的时候可能不够稳定,就会导致拍出的画面失焦、模糊,甚至因为阳光、曝光等原因,出现许许多多的细节问题。

无人机航拍,肯定不如人坐在直升飞机上用长焦镜头的专业相机来拍摄的效果好。

眼下的这个多媒体实验室的研究项目,似乎能解决这个问题!

多媒体实验室,顾名思义,研究的就是“投影”、“成像”、“图片处理”的实验室,在这个领域,他们比人工智能专家沈向阳还要专业。

通过人工智能算法,把无人机拍摄下来的照片进行处理,变成清晰的照片,就可以跟人工航拍的效果差不多了。

因为这是紫微星的项目,微点地图就有技术垄断权,微点地图就可以对百度地图进行压制了。

一举多得啊!

更有甚者,甚至可以推广到军用领域。

比如军事侦查,把拍到的模糊图片清晰化处理;比如国内的卫星拍到的国外画面太模糊,也可以清晰化处理。

不过,这显然还有很长的路要走,汤教授说道“在警方和fbi的探案过程中,经常能获得一些犯罪嫌疑人的模糊照片。如果能对照片进行超分辨率处理,把照片变得清晰、漂亮,就会大大地提高破案率。可实际上这件事美国已经做了几十年,至今都无法做到。”

周不器问“为什么?”

“算法的问题,”汤教授叹了口气,“我们对过去的算法很失望。”

周不器问“基于人工智能的深度学习可以解决吗?”

汤教授道“这件事很复杂,计算机处理的是0和1两种信号。通过这两种信号完成一些人类行为的判断,会非常复杂。比如这里有一张桌子,我们一眼就能看见,不要反应时间就能判断出来。可计算机如果要从图片中识别一张桌子,可能需要上百万次的计算才行。实际上,过去这几十年的图片识别领域,计算机的处理效率远远低于人眼。连人眼都看不清的东西,计算机就更不可能看清了。”

周不器似乎理解了,“过去的计算机处理能力太差,现在出现了很多超级计算机,紫微星甚至可以进行集群化的云计算,算力就大大增加了。”

汤教授看向周大老板的眼神发生了几分变化,很高兴地说“没错,算力的提高,是人工智能发展的基础。不过,过去的算法肯定是不行的,要有新的创新、在学术上有新的发现。我给你举个例子,1放大2倍,是2;放大100倍,是100;放大1000倍,是1000。一个确定的数字1,放大多少倍,得到的都是确切数字。可是,一个不确定的数字e,放大10倍是10e,放大100倍是100e,不管放大多少倍,得到的都是一个不确定的数字。”

在场的都是受过高等教育的,哪怕是外行,也能听懂这其中的逻辑。

就比如大银幕上演示的这张人像图片。

这张图片的原始照片是清晰的,就是确定的数字,所以不管放大多少倍,都是有算法基础的,都是确定的,放大之后可以给出清晰图像。

可如果原始照片过于模糊,模糊到连眼睛都看不清,就是一个不确定数字。不管放大多少倍,都是不确定的。

周不器点了点头,对此比较心安。

无人机拍的照片,就算模糊了一些,人眼也能看清。人眼能看清,就应该能处理好。

汤教授接着又说“不过,在新技术之下,人眼无法分辨的不确定数字,未必就不能转化为确定数字!”

“哦?”

周不器眼睛一亮。

汤教授道“依靠大数据。”

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