說起來，徐佑能夠想到這樣的一個思路，與樓嵩有很大的關係。

當初樓嵩在解決學霸社區app的bug時，就想到將其中的APK代碼，轉化成一個數學模型。

徐佑正是在那個時候，從樓嵩身上學會了這個方法，才有了現在的這個思路。

很多東西，並不是在課本上就能學到的，只有在與高人接觸時才能學到。

將衛星對目標的定位問題，轉化為回歸問題后，徐佑的思路是，編輯出一個卷積神經網路，直接對所有候選區域進行回歸。

這樣一來，就可以預測相應類別的概率，解決候選區域重疊問題，實現實時對目標的檢測。

大大提高衛星對地面目標的檢測效率，並提高檢測的精度。

接下來的時間裡，徐佑啟動了對這個方桉的工作。

這個方桉，看起來只是一個演算法的優化，但卻與衛星的設計與工程關係極大。

徐佑需要更準確、更深入的去了解上一代的高分衛星的每一處細節，才能更好的完成演算法的優化工作。

在這期間，徐佑與多位衛星的設計師、工程師進行溝通，一點一點的優化著每一處細節。

直到除夕之夜，工作仍在進行之中。

「徐老師，一會兒我們一起去食堂吃餃子了。」

「好的，余老師。」

在連續多天投入的工作后，徐佑對於時間的概念已經非常的模湖。

甚至都沒有注意到，已經到了除夕之夜。

好在，通過這些天的工作，演算法的優化工作基本完成。

因為這一次，衛星本身並沒有太大的改動，省去了衛星研製和測試的大部分時間。

如果一切順利的話，年後這顆衛星，就可以進入到發射的準備階段了。

食堂里，熱氣騰騰的餃子已經出鍋。

吳婧也來到了食堂，見到徐佑，表情中帶著微笑。

徐佑還記得，當初吳婧叫自己過來的理由，是想讓自己今年和和吳婧一起過年。

但自從來到這裡之後，徐佑甚至並不能天天見到吳婧。

看得出，吳婧的任務很繁重，很多工作都需要吳婧去處理。

至於吳婧的具體職責，徐佑現在也不是非常清楚。

徐佑只知道，雖然大家在這裡都稱吳婧為「吳老師」，但吳婧的地位，甚至不比航天院的領導要低。

「過來跟我一桌吃飯吧。」

此時，吳婧也沒有刻意的避嫌，而是將徐佑直接叫了過來。

徐佑點了點頭，來到了吳婧旁邊。

自從來到這裡之後，這還是徐佑第一次和吳婧在一張桌子上吃飯。

之前，吳婧因為工作的繁忙，沒有與徐佑過多的接觸。

另外，雙方的特殊關係，也是原因之一。

如果沒有工作需要，吳婧也不好經常把徐佑叫到自己身邊。

不過，在除夕夜這個晚上，吳婧也不想再刻意的避嫌了。

「怎麼樣，好吃嗎？」吳婧笑著問道。

「好吃！難道是你包的？」

「怎麼可能，在家的時候，可都一向是老徐教授下廚的。餃子是食堂的工作人員包的，也有幾個五院不那麼忙的同事參與了進來。大家留在這裡過年，這個時候，這裡就和家是一樣的。」

吳婧在「徐教授」的前面，特意加上了一個「老」字，用於區分徐洲和徐佑。

《騙了康熙》

畢竟現在在徐家，已經有兩個徐教授了。

徐佑感受著食堂里的氣氛，確實很有在家裡過年的感覺。

他們似乎對於過年回不了家，已經感到習以為常。

大家之間，不只是同事，

也算是家人了。

「怎麼樣，現在想家嗎？」吳婧問道。

這是徐佑自出生以來，第一次不在家過年。

「有點兒想……但是，有你在，又沒那麼想了……」

也許是因為，徐佑平時能與吳婧待在一起的機會太少，相比和徐洲在一起的時候，徐佑更珍惜和吳婧在一起的機會。

此時，在食堂的電視中，正播放著今年的春節聯歡晚會。

徐佑對晚會中的內容並沒有什麼興趣，但作為年夜飯的BGM，春晚還是不可或缺的一部分。

隨著除夕的鐘聲敲響，農曆的新年到來了。

此時此刻，依然有很多工作人員，仍奮鬥在自己的工作崗位上。

這個特殊的日子，對於他們來說，與平時並沒有什麼不同。

……

農曆新年過後，徐佑等人的工作仍在繼續。

在不斷的磨合和改進之後，徐佑進一步對自己的演算法進行優化，完成了最終版本演算法的編輯工作。

吳婧組織著最後的一次會議，-如果一切順利的話，新一代高分衛星，就要進入到發射的準備階段了。

會上，徐佑關於自己優化后的演算法，進行著發言。

「在最新的版本中，對卷積層進行優化之後，可以進一步減小演算法計算量，提高檢測效率。同時，針對衛星影像地物目標大小差異較大問題，利用多種尺度特徵圖融合技術，最大程度上提高對目標的檢測精度。」

徐佑已經通過精準的模擬，確保在完成最終的優化后，高分衛星可以實現更高的地面解析度。

「徐老師，按照你的計算，在這個新方桉之中，衛星可以達到什麼樣的解析度？」

「大概在30mm到50mm之間。50mm的解析度下，看物體基本會是比較清晰了的。」

其實像米國的鎖眼衛星，雖然在規格上，號稱能夠達到100mm的地面解析度。

但在實際使用上，其實效果並沒有那麼的好。

在100mm的解析度下，鎖眼衛星所檢測到的地面目標，在屏幕上顯示的圖像，也是一個點而已。

如果想真正辨清目標的大小尺寸、外形特徵等因素。

還必須將解析度調得更大一些，理論上，需要地面解析度的5~6倍才可以。

而徐佑在完成了演算法的優化后，50mm的分辨度，並不只是一個宣傳的數據。

是真正可以在這個分辨度下，精準的檢測到地面的目標，並能夠還原成一個清晰的圖像。

雖然還不至於，誇張到能將車牌號都看清。

但基本已經能夠分辨出，畫面中有幾個人了。