人工智能基础与安防深度学习自然场景下的总线通信四种方式
当前，人工智能已成为各行各业的焦点关键词之一，物理安防行业也不例外。人工智能不仅是一股有可能改变和重新塑造行业的重要力量，而且也推动了安防行业的快速发展。
计算机硬件与软件技术的崛起是人工智能发展的一个关键因素。首先，计算机硬件如图形处理器（GPU）能够高效地处理复杂计算任务，其并行处理模式在解决大问题时显得尤为有效。此外，更高效的系统编程方法，如神经网络，它们能够与GPU进行并行处理，为数据分析提供了强大的工具。
传感器数量的大幅增加也是促进深度学习技术发展的一个重要因素。这使得系统可以通过大量数据进行训练，从而提高其功能和准确性。安防视频监控数据尤为宝贵，每年增长速度达到20%。
深度学习作为一种更广泛的人工智能方法，是与安防视频行业最相关的概念。在视频监控系统中，深度学习利用神经网络模仿人类大脑分析问题的手法，对于识别和分类复杂信息具有卓越性能。
尽管训练神经网络需要大量时间，但一旦完成，它们就能用于“推理”，帮助做出决策，无需进一步编程。此外，由于其对抗干扰能力强，可以实现超乎寻常的模式识别准确性，使得深度学习在视频分析领域具有极高价值和意义。
