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第29章 这谁接受得了（第2页）

短短几分钟便跳出了上百条信息，这就是用超市监控摄像头作为测试对象的优势之所在。

论人流量，除非某些大型活动现场，否则几乎很少有能与超市相比的。

而晚上7点到8点，差不多又是超市最为忙碌的时段，很多上班族只有这个时间段才有机会到超市来逛逛。

同时超市有顾客、有员工，人员流动和人员长时间驻留现象都广泛存在。

杨禹看着这一结果，面色如常地吩咐道：“逐一检查预警信息，与录像画面对比，确定预警信息的正确性，并将结果反馈给‘道’。”

没有人质疑杨禹的决定，虽然在座的绝大部分人都不明白这种反馈有什么意义，但他们还是照着做了。

唯有林中尧惊奇地看了一眼杨禹。

正常情况下，一个软件运行结果出现偏差，程序员就应该对其软件代码或参数做出相应的调整。

而现在杨禹却要求将结果反馈给系统内置的图像智能分析模块“道”

，只能说明一件事情，那就是“道”

很可能是具备深度学习能力。

它或许在一开始远不如人为设定判定条件的程序来得准确，但随着通过海量数据的学习、反馈，它的准确率将与人的判断力无异，甚至超过人的判断力。

果然，在随后对日志数据的检查过程中，他们发现系统给出的很大部分告警都是错误的。

就拿人员聚集来说，它可能将动作幅度过大的一个人判定为两个人，而将搂在一起行走的两个人判定为一个人。

整体预警准确率还不到30%，这玩意儿要是拿到市场上进行商业化运作，会被用户骂到怀疑人生。

其他人随着结果校队的进行而逐渐变得沮丧。

啥玩意儿？搞了几天弄出来个残次品？这谁接受得了？

如果是平台架构上存在问题，他们还可以进行调整，但这明显不是平台问题，而是内置于平台内部的图形分析模块不给力——而这个模块，据林中尧说是老板花大力气从国外某研究机构引进的。

林中尧却愈发坚定了自己的判断，他镇定地说道：“大家别灰心！

这才刚刚开始呢。”

说完，他便开始按照既定的格式，将预警的判定结果反馈给“道”

。

林中尧在这群技术人员中绝对是最顶尖的存在，不管是专业技术还是眼界。

所以在他说出这样一番话后，在座众人心态稍微稳了一些，也跟着林中尧忙活起来。

系统预警还在继续，工作组里除杨禹外，其他人各自坐在一台电脑前，按照不同类型进行结果校对和反馈……

无异，这个工作是枯燥乏味的，工作量也极其巨大。

……

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