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第1419章 测试成功（第1页）

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。