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陈卫国没有犹豫太久。
他盘算了一下手头的积蓄,发现根本不够研发所需的资金。
于是他做了一个很多人觉得疯狂的决定——把自己名下唯一的房子抵押给了银行,贷出了五百万。
老婆知道之后,差点跟他离婚。
“你疯了吧?把房子押了?万一做不出来怎么办?我们住哪?”
“做得出来。”
陈卫国说,“相信我。”
“你让我相信你?你连工作都没有!”
“所以我才要自己干啊。”
两口子大吵了一架,最后老婆摔门而去,回了娘家。
陈卫国一个人坐在空荡荡的客厅里,沉默了很久。
然后他站起来,拿上钥匙,去了工作室。
……
接下来的两个月,陈卫国几乎把自己活成了一台机器。
他在工作室的角落搭了一张行军床,旁边放着一箱方便面和一台烧水壶,累了就睡,醒了就干,吃饭靠泡面。
研发的第一步,是搭建蚊子养殖室。
这听起来很荒谬,但却是必须的——你要做灭蚊设备,就得有足够多的蚊子来做测试。
陈卫国在工作室隔出一个密封的小房间,控制好温度和湿度,放了几盆积水,然后从网上买了蚊子卵进行培育。
不到一周,养殖室里就嗡嗡作响,成千上万只蚊子在里面飞来飞去。
他每次进去做测试,都被咬得浑身是包,但他毫不在意。
研发过程中,最大的技术难点有两个。
第一个是毫米级微小目标的识别。
蚊子太小了,翼展只有几毫米,飞行速度也不算慢,而且轨迹毫无规律。
普通的光学传感器根本捕捉不到这么小的目标,更别说在复杂的室内环境中把蚊子和其他飞虫、灰尘甚至飘动的毛发区分开来。
陈卫国在这个问题上卡了整整三周。
他尝试了各种方案——红外热成像、高频声波定位、激光散射探测……每一种都有缺陷。
最后,他把目光投向了刚刚兴起的AI视觉识别技术。
他用一台高速摄像头拍摄了几十万帧蚊子飞行的画面,建立了一个专门的数据集,然后用开源的深度学习框架训练了一个轻量级的目标检测模型。
这个模型被部署在一块低功耗的AI芯片上,能够实时分析摄像头捕捉到的画面,在几十毫秒内识别出蚊子的位置和飞行轨迹。
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