人工智能在自然环境中的基础与安防深度学习探索can总线故障解决之道
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关于机器计算的智能，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的快速发展。三大趋势正在推动人工智能的快速增长：首先，是计算机硬件如GPU崛起，它们能够处理复杂计算并且具有更高效率；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；第三，传感器特别是摄像机激增，产生大量数据使得系统能被有效地“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在分析问题时所需时间和精确性。
虽然训练一个神经网络需要数小时或数天，但一旦完成，就可以用来进行推理协助决策，比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NVR之类设备上甚至在网络边缘部署受过训练的系统，从而能够快速识别目标物体，并快速做出相应决策。
深度学习可以实现超乎人类水平模式识别准确性，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。
