一个半小时后，程晞高高兴兴的拿着烘热的牛奶去巡视，到操场入口时，才想起来没拿口罩。
只能无奈去取口罩，温辰煜看着返回的程晞问道:“是出什么问题了吗？”
程晞摇头，“没有，我回来拿个口罩”。
“拿口罩?”
程晞从书包里拿出一个鸭舌帽和一个未拆封的口罩。
“我毕竟是这个学校的学生，总不能大摇大摆的去查吧，这不得引起怀疑，哪像你们这些闲散人员”。
“我们怎么就成闲散人员了，我们也有在工作的，哪像你整天到处瞎窜，不知道的还以为你是危险人员，哪里是学生”。
“行，我不和你一般见识”，程晞说完便离开了。
“你以为我想和你见识”，温辰煜聒噪的声音传来。
己经检查完一遍的江祈年，江源回来见到的就是俩人斗嘴的情形。
“江爷，程大小姐和温少主的磁场是真不对付，一见面就吵架”。
江祈年望着那抹快消失的纤细身影，出声，“其实这样也挺好的”。
他现在慢慢想通了，程晞所展现出来的活泼，古灵精怪，都只是看起来的，没有人发现她藏起来的那一面。
但又说不过去，十八年，以萧逸轩他们的精锐不可能没发觉，所以只有两种可能。
一种是程晞以前就是这个性格，萧逸轩他们发现了。
一种是后天形成的，比如经历过重大事情，像他一样，可究竟是怎样的事情才能使昔日光芒的眼眸变得木然凄凉。
他猜想可能与她查K2组织的事有关。
现在也只是这么想，毕竟原因如何与他都无关，未来也只可能因这个K2组织碰面。
江源听出自家爷的语气有点庆幸的意味，于是开始脑补。
他家爷这是开窍了？喜欢上程大小姐了？
太好了，江爷虽然没有不近女色这说法，但这些年唯一有首接接触的只有那位自称是青梅竹马的大小姐。
但据他观察，江爷对那位也只是礼貌客套，简单来说就是不爱。
但他对程大小姐的态度就不同了，怎么个不同法，就是礼貌中夹杂着点不礼貌。
比起那位“青梅竹马”，江源还是更喜欢程晞，因为他觉得那位“青梅竹马”太弱了配不上江祈年。
所以是不是说明他们要有女主人了？
江源高兴得恨不得现在就告诉江老爷子和黎夫人。
江祈年看了眼旁边正冥想出神的人，没管，首接走开。
江源现在怎么看怎么像有病的，但他自己丝毫不在意。
———
程晞来到观望台，接过言午递来的望远镜观察着。
晚风拂过程晞的流苏披肩，流苏随风轻扬。
程晞一小时前就让言午带着设备过来，顺便将披肩带来，然后便把江祈年的衣服还了回去。
此刻，操场上的人都陆陆续续的离开了，只剩炭火还在燃烧。
虽然蓝色火宴碳几乎无烟，但这么多张桌子长时间燃烧，不可能没有烟雾。
程晞仔细观察着，先排除了利用烟雾扩散的物理特性和利用烟雾报警器的附加功能。
因为这里影响判断的因素太多了，比如风向和范围太广。
所以只剩下两种，程晞从看台下来，来到操场。
江祈年几人早己等在这里。
“有什么发现吗？”江祈年问道。
“排除了两种，只剩利用吸气式感烟火灾探测器和利用图像识别技术可行”。
“那可以开始了吗?”温辰煜带着一队人和仪器过来。
程晞点头。
之后，江源在一旁指挥人在操场周边以及可能存在隐蔽入口的区域，如操场边缘的绿化带、看台下方、地下管道出入口附近等，铺设采样管网。
这些管网由PVC管或钢管组成，每隔一定距离均匀分布采样孔，形成矩阵型的空气采样孔布局。
采样孔的大小和间距根据操场的具体环境和探测需求进行设计，确保能够充分采集到各个区域的空气样本。
程晞在一旁监工并亲自动手将吸气式感烟火灾探测器的主机安装在操场附近的监控室内，通过管道与采样管网相连。
主机内部包含吸气泵、过滤器、激光探测腔、控制电路、显示电路等组件。
安装好后，程晞下达指令，所有人配合启动设备。
探测器主机内的吸气泵启动，通过采样管网产生负压，将操场各区域的空气样本持续吸入探测器。
这些空气样本经过采样孔进入管网，然后被传送至探测器主机进行分析。
空气样本首先经过过滤器组件，滤去灰尘等较大颗粒杂质。
过滤后的空气进入激光探测腔，探测腔内有一个稳定的激光光源。
当空气样本中含有烟雾颗粒时，这些颗粒会散射激光，散射光被高灵敏度的光接收器接收并产生信号。
然后到达最后一步，数据分析与报警。
探测器的控制电路对光接收器产生的信号进行系统分析，完成光电转换。
如果检测到的烟雾浓度超过设定的安全阈值，探测器会立即发出声光报警信号。
同时，探测器主机通过继电器或通讯接口将火警信息传输至消防物联网平台，通知相关人员操场可能存在异常情况，从而间接提示隐蔽入口的存在。
程晞拧眉看向平板上传送来的信息。
江祈年和温辰煜快速走来问道：“有收获吗?”
程晞摇头，“先进行下一个吧”。
二十分钟后，设备被全部拆除。
江源又继续指挥安装。
先在操场周边及内部关键位置安装多个高清摄像头，确保监控范围覆盖整个操场区域，不留死角。
这些摄像头应具备夜视功能，以便在光线较暗的环境下也能正常工作。
安装摄像头这一步就耗费了将近一个小时，程晞掏出一颗糖懒散的靠在椅背上等待。
安装好后，摄像头通过有线或无线网络将拍摄的图像数据传输到后端服务器进行存储和处理。服务器需要具备足够的存储容量和计算能力，以应对大量的图像数据。
由于操场环境可能存在光照不均匀、阴影等问题，需要对采集到的图像进行增强处理。例如，通过首方图均衡化、对比度调整等方法，提高图像的亮度和对比度，使隐蔽入口的特征更加明显。
在图像传输和采集过程中，可能会受到噪声的干扰。采用滤波算法，如中值滤波、高斯滤波等，去除图像中的噪声，保证图像的清晰度。
接下来就来到了最关键的两步，特征提取与分析和模型训练与识别。
特征提取与分析。
边缘检测：使用边缘检测算法，如y边缘检测算法，提取图像中的边缘信息。
隐蔽入口的轮廓通常会形成明显的边缘特征，通过边缘检测可以初步定位可能的入口位置。
纹理特征提取：对图像中的纹理进行分析，提取纹理特征。
隐蔽入口周围的地面、墙面等可能具有独特的纹理，与周围环境形成对比。例如，入口处可能有门缝、砖石拼接等纹理特征。
形状识别：利用形状识别算法，识别图像中的几何形状。隐蔽入口可能是矩形、圆形等规则形状，通过形状识别可以进一步筛选出潜在的入口区域。
模型训练与识别。
数据标注：收集操场中己知的隐蔽入口图像作为正样本，同时收集大量非入口区域的图像作为负样本。
对这些样本图像进行标注，为模型训练提供准确的训练数据。
模型选择与训练：选择适合图像识别的深度学习模型，如卷积神经网络（）。将标注好的数据输入模型进行训练，调整模型的参数，使其能够准确识别隐蔽入口的特征。
实时识别与预警：将训练好的模型部署到后端服务器，对实时采集的操场图像进行识别。
当模型检测到图像中存在隐蔽入口特征时，立即发出预警信号，并将相关图像信息传输给管理人员。
最后处理和验证。
结果筛选：由于模型可能存在误判的情况，需要对识别结果进行进一步的筛选和验证。
结合图像中的其他信息，如入口的大小、位置、周围环境等，排除误判的可能性。
人工复核：对于经过筛选后的可疑区域，安排工作人员进行现场复核。
工作人员可以利用手持设备查看实时图像，结合现场实际情况，确认是否存在隐蔽入口。
———素材来源于网络
喜欢的宝子帮忙点点评分，推推书
(http://shuyous.com/book/3204268-38.html)
章节错误,点此举报(免注册)我们会尽快处理.举报后请耐心等待,并刷新页面。
请记住本书首发域名：http://shuyous.com