接下来，我们要做的就是训练它，用大量的真实场景数据去‘喂’它，

让它变得越来越聪明！”

沈棠的话点明了方向。

接下来的日子，基地的工作重点转向了数据采集和模型训练。

他们录制了基地在不同天气、不同时段、不同人员活动状态下的海量监控视频，组织人员对视频中的每一帧画面进行人工标注：

这是人，这是车，这是正常行走，

这是徘徊，这是放置物品……

这个过程极其枯燥和繁重，需要极大的耐心。

标注组的同志们整天盯着屏幕，眼睛熬得通红。

但所有人都明白，这些标注数据，就是喂养“天眼”、让它变得聪明的“粮食”。

同时，算法组根据这些标注数据，

不断调整模型参数，增加新的判断规则。

例如，结合目标的大小和移动速度，

可以更好地区分人和动物；

结合目标运动的轨迹和持续时间，

可以更好地区分正常通行和异常徘徊；

甚至开始尝试简单的人体姿态分析，

识别奔跑、下蹲等行为。

渐渐地，系统的误报率开始下降，识别准确率缓慢提升。

它开始能够忽略大部分的环境干扰，

将注意力集中在真正有威胁的行为上。

虽然距离“火眼金睛”还很远，但已经从一个“高度近视的婴儿”，

成长为一个“能够辨认出大致轮廓和动作的孩童”。

就在“天眼”系统日渐成熟之际，

外围的监控点传来了一个令人振奋的消息。

通过秘密渠道部署在基地外一处废弃矿洞附近，

也就是之前发现过可疑踪迹的附近安置的的隐蔽摄像头，捕捉到了一个深夜活动的黑影！