第1334章 人眼和马赛克 (第2/2页)
　　
　　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ε，放大10倍是10ε，放大100倍是100ε，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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