人工智能基础与安防深度学习自然场景下的can接口详细接线图
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）。
视频监控系统中的深度学习通过设计成模仿人类大脑分析问题的人工智能系统，将极大改变视频监控系统性能。在此之前，计算机会使用预编制好的算法进行编程，但深度学习系统则通过展示大量示例来“学习”，不需要编程。这使得我们可以在诸如网络视频录像机(NVR)之类设备上部署受过训练的人工智能，从而能够快速识别目标物体，并快速做出决策。
深度学习可以实现超乎寻常模式识别准确性，还具备抵抗干扰性，可以分类和识别数千个不同特征。例如最新的人脸识别、车牌识别都已经接近100%准确率，这些特性使得深度学对视频分析应用具有很高价值和意义。
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