现场要盯的信号
开始审计前，先明确哪些现象值得记录。现场信号往往比后台日志更早暴露问题。 星图识别
- 识别延迟是否随光照变化而波动
- 同一场景重复识别结果是否稳定
- 星点拖尾是否出现在图像边缘
- CPU占用率是否在识别时突然飙升
- 输出星表与参考星表偏差是否超出容差
常见失效模式
根据现场经验，以下模式反复出现，值得逐一对照。
- 曝光时间不当导致星点过曝或过暗
- 镜头畸变未校正，边缘星点位置偏移
- 星点提取阈值过高，丢失暗弱目标
- 匹配算法对噪声敏感，误匹配率上升
- 动态目标（如卫星）干扰识别结果
注意：不要只依赖单一指标，如匹配成功率，需结合延迟和稳定性综合判断。
诊断顺序：从环境到参数
按以下顺序排查，避免遗漏根因。
- 检查环境光照和遮挡情况
- 确认镜头清洁度和对焦状态
- 验证相机标定参数是否最新
- 审查星点提取阈值设置
- 核对匹配算法参数（如搜索半径）
每一步都要记录实测值，与基线对比。
恢复与回退策略
发现配置不可靠时，要有明确回退路径。
- 保留上一版本配置文件，便于快速回滚
- 设置参数变更的审批流程，避免随意修改
- 建立灰度发布机制，先在小范围验证
- 准备默认参数模板，用于应急恢复
带走的核对清单
审计结束后，用这份清单确认所有关键项。
- 环境光照是否在允许范围内
- 相机标定是否在有效期内
- 星点提取参数是否与当前星等匹配
- 匹配算法是否经过现场数据验证
- 回退方案是否已测试可用
最后，将审计结果归档，作为下次优化的基线。