人工智能基础与安防深度学习自然界现场总线技术发展历程探究
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。广义的人工智能指的是机器计算的智能，而非人类本身。在安防领域，我们所说的AI指的是模仿人类及生物认知功能的技术应用，即模仿人类大脑学习和解决问题的思路和方法。
人工智能推动了安防行业快速发展。三大趋势正在推动人工智能的快速增长，这三大趋势分别是：首先，计算机硬件如图形处理器（GPU）的崛起能够处理复杂的计算；其次，更有效“训练”系统编程方法，如神经网络，它们能够与GPU并行处理同时工作；第三，传感器（包括摄像机）的激增产生了足够大的数据，使系统能够被有效地“训练”。
深度学习是更广泛的机器学习方法的一种类型，也是与安防视频行业最为相关的概念。深度学习需要使用大量来自能神经网络学习系统的大量数据（例如，视频图像）。这种方法极大改变了视频监控系统的有效性，将传统算法替换为更加“训练有素”的深度学习系统。
从训练到推理过程中，不同于通过数月时间编写指令来告诉计算机汽车长什么样，神经网络可以通过展示大量示例来“学习”，不需要编程。此外，一旦训练完毕，可以用来协助决策，如判断一张新拍摄到的图片里面是否有猫。这使得我们能够在诸如网络视频录像机(NVR)之类设备上部署受过训练的系统，从而快速识别目标物体，并做出相应决策。
深度学习实现超乎寻常模式识别准确性，还具备抵抗干扰性的能力，可以分类和识别数千个不同特征。例如最新的人脸识别、车牌识别系统准确率都已经接近100%，这些特性使得深度学习对视频分析应用具有很高价值和意义。
