后，系统持续实时更新背景模型，以应对新物体和场景变化，从而有效保持背景的自然性。
而李清澜现在正在做的则是逆向恢复这个过程。
逆向恢复是从已知结果推导原始输入或模型的过程，首先需获取损坏或被修改的图像数据，然后提取特征，如边缘和纹理。接着，选择合适的恢复模型，如稀疏表示或深度学习模型，利用优化算法最小化恢复结果与已知数据之间的差异。随后，应用图像修复技术（如泊松重建或生成对抗网络）来恢复细节。最后，对恢复结果进行评估与调整，必要时进行后处理，如增强对比度或去噪声，以提高最终效果。
这已经不是能不能成功的问题了，李清澜手中有着这玩意的原始数据和对应的算法程序，所以成功是绝对能够成功的，但是时间消耗就不一定了。
甚至都不需要再次重复计算，李清澜在设计的最开始就已经知道单靠他自己现有的这点设备是很难在安全时间内完成视频的逆向恢复。至于安全时间是多久？这要看许墨痕能把握局面多久。
更麻烦的是，李清澜并不知道许墨痕的具体情况，也就更难以确定还有多少时间了。所以李清澜只有不断的压缩时间了。
李清澜知道很多的方法，比如优化算法，更新模型等。但是设计算法、更新模型需要时间，而他现在最缺少的便是时间。硬件方面的优化已经达到了当前李清澜能做到的最佳水准，但是依旧缓慢，再加强就需要时间和金钱了。
估算过后，李清澜直接转变策略。既然自己的资本不足以支撑高强度的逆向解析工作，那就“借一借”其他人的设备了。相比于那些设置一个病毒软件等待别人下载的做法，李清澜的手段更加极端一些，属于是直接强硬的入侵周围的电脑，然后强行利用起来。
链接，拓展，蔓延。
李清澜并没有选用病毒入侵这种缓慢的方式，而是直接用大量的邮件、信件、通知等请求，配合着对方的家庭网络信号，李清澜总算是将对监控视频的逆向解析进度推进了五十个百分点左右。
而代价则是李清澜的动静直接被维尔夫科斯的城市信息安全部门察觉，接着便是全城范围内的信号捕捉。
李清澜扫了一眼弹出的警告框，手上的动作却没有任何停顿。六个子网，三个虚拟局域网的构建，直接将最重要的分析机保护在层层防御当中。配合上物理层面的设备分区，
本章未完，请点击下一页继续阅读！