第65章 算法融合与动态阈值自适应调整

南京，城墙保护中心三楼的技术攻坚办公室。

空气里弥漫着咖啡的苦涩气味，和主机散热风扇的低鸣。

窗帘紧闭，隔绝了外部光线，只余数块大小不一的屏幕散发出幽蓝的光，映照着周明远、夏金玉和几位核心技术人员的身影。

夏金玉眼睛熬得通红，但一种近乎亢奋的光芒却压过了疲惫。

骤然，她从椅子上站起来。

因动作太快，带起一阵轻微的眩晕。

但她毫不在意，指着中央主屏幕上不断滚动优化、最终趋于稳定的数据曲线和三维模型图，道：“成了！周老师，各位，关键点找到了！算法融合与动态阈值自适应调整！”

她快步走到大屏前，用激光笔圈出几个核心区域：“看这里，我们放弃了之前试图设定一个‘万能’固定阈值的思路。我们引入了中科院地球物理所最新发布的‘微震信号模式识别卷积神经网络算法’，结合我们自己构建的‘超大型城市复杂背景噪音深度学习模型’。”

她切换界面，展示出频谱分析图和多层神经网络结构图，接着说：“系统现在不再是‘笨拙’地检测有没有震动，震幅多大。而是像最精明的‘听诊者’，能实时‘学习’和‘理解’不同时段。比如白天游客密集期、深夜地铁停运后、凌晨环卫作业时。它会尝试录入，建立一个在不同天气条件、活动之下的‘正常’震动频谱特征库，并据此建立动态变化的基线。”

一个技术人员想了想，问：“意思就是，像风雨、雷暴、干燥的天气，不会产生误报现象？”

“是的。”

“邻近道路有重型卡车通过、节假日大型活动产生的特殊声波，也不会被误判，对吗？”

“没错。”

此时，周明远推了推滑到鼻梁的眼镜，脸上终于露出一丝欣慰笑容。

“录入震动频谱特征库，是很好的思路。我们不再是防御‘震动’本身，而是防御‘异常模式’。对于地下潜在的威胁，比如小规模定向爆破，或者机械挖掘地道，其产生的震动波形在频率、能量分布、持续时间、传播衰减特性上，与自然地质活动、常规城市施工有本质区别。我们的新算法，重点就是捕捉这些‘异常模式’。”

微小沉降、地下水渗流、打桩、盾构这类情况，不会被算作“异常模式”。

另一位技术人员，揉了揉干涩的眼镜，拍掌称好。

多日以来，不眠不休的煎熬，终于迎来了曙光。

周明远调出模拟结果：“我们与省台网部分数据站做了实时共享与交叉验证。现在报警不再是单一传感器超标，而是综合多点定位、波形智能比对，并关联市政、交通的大型活动时间表。模拟显示，对类似仪凤门事件的小型浅层定向爆破，识别准确率从不到60%提至92%以上，预警平均提前3-5分钟。同时，对地铁、演唱会等已知干扰的误报率从频繁报警降至1%以下，完全可操作。”

办公室里，顿然响起一阵欢呼声。

虽然这只是软件突破，离硬件部署、全网升级、人员培训和预案完善，还有很长的路，但这无疑是为团队注入了强心剂。

夏金玉揉了揉太阳穴，笑得粲然。

刚喝了一口咖啡，她放在桌上的手机突然震动起来，屏幕上跳动着“秦筝”的名字。

她拿起手机走到窗边接听。

“金玉！你现在能出来吗？马上过来一趟！”秦筝的声音压得很低，语速极快。

“明孝陵？”

“嗯，抓到一个！正在审！情况有点特别，可能需要你帮帮忙！快点！”

夏金玉的心脏猛地一缩。

我的预感这么准？

她没有任何犹豫，转身对周明远快速低语了几句。

周明远脸色一凝，立刻点头：“快去！这边有我。注意安全，随时沟通！”


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