姜岳升到家，感觉前好像压了一块石头，茶饭懒餐。
他一直在停地思考一个问题，什在试验场，们用一就能看出机器伪装？而机器确能。
其实，在试验场，管机器否改变伪装形式，单个也好、聚集也好，们类都能轻松看出。就好像们看见一匹正吃草马以，们也能辨认飞奔马、打滚马。
因们大脑捕捉到了很多机器捕捉到特征。
也就说，们需要在识别单个机器特征上下功夫。如果能抓机器足够多特征，管他伪装，都能一里儿，姜岳升觉得应该彻底改变思路，把重点放在机器外观特征建模上，而放在环境建模上，环境千变万化，们建模度可能跟得上环境变化，而们目标机器、环境，只要抓机器足够多特征，就可以以变应万变。
他突然想起了ai大模型，于在手机上打开ai大模型终端，输入：请问，监控如何区分和其他运动物体？
很快，大模型答案了：
第一、识别轮廓特征，包括十个方位轮廓特征；
第、识别结构特征，包括肢体部位相对位置特征和比例特征；
第三、识别运动特征，包括站立、走、跑特征；
第四、识别面部特征，包括瞳孔距离、两耳宽度、鼻尖眉梢距离；
第五、识别运动轮廓特征，包括双摆动角度、双与躯干角度、双臂角度、双臂与躯干角度；
第六、识别运动结构特征，包括头部、上臂、部位置关系；
看到了大模型上描述，姜岳升立刻了主意，因机器结构模仿类制造，识别些特征大多数可以直接移植过。只需要让机器能够准确地区别类和机器就行了吗？
想到里，他进入了ai大模型编程入口，输入：“请编写区分和其他运动物体程序”
几秒钟，答案了，ai大模型显示出一个五千多行完整程序。
第天，姜岳升集齐了方案组组员，向大家说明了自己新思路。
“你把前面方案彻底推翻了吗？”
史俊些解地问。
“，虽然前面方案提出，但现在认那一个好方案，算一个临时起意方案，能解决本问题，而今天提出方案才符合逻辑第一解决方案。”
“那们前面工作都白做了吗？”
史俊很无奈地说。
“确实，大部分工作都白做了，但们如果继续沿着原路子走下去，将需要付出工作量可比新方案大得多，所以，们应该及时止损！”
“姜工，对识别体编程比较熟，支持你新思路。”
一名组员举手话了。