人工智能基础与安防深度学习现场总线技术在自然环境中的应用探究
当前，人工智能已成为各行各业的焦点关键词之一，物理安防领域也不例外。人工智能正逐渐成为改变和重新塑造行业发展的一股重要力量。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。计算机硬件的崛起、有效训练系统编程方法以及传感器（包括摄像机）的激增，为人工智能提供了强大的驱动力。尤其是GPU在处理复杂计算方面发挥着至关重要作用，它们能够通过并行处理来提高效率，并且是一种更具可扩展性的方案。
神经网络是由许多简单、高度互连的处理单元组成的计算系统，它们通常以层的形式构成，每层由互连节点组成。每一层计算出的结果决定下一层输入。这使得神经网络能够将大量复杂数据进行分析，并超越传统编程方式。
深度学习是机器学习的一个分支，也是与安防视频行业最为相关的人工智能概念。在视频监控系统中，深度学习已经成为新一代视频监控系统基础，其性能远远超过传统算法。此前，视频分析算法需要通过精心设计而非“学”出来，而深度学习则可以通过大量案例数据进行“训练”，形成相应识别模式。
尽管训练神经网络耗时且资源密集，但它提供了一种高效、准确地进行模式识别的手段，一旦完成训练，就能用于决策支持，如判断图片中的物体类型等。此外，由于深度学习具有抵抗干扰性，可以分类和识别数千个不同特征，因此在车牌识别、面部识别等应用中显示出卓越表现，对提升安全监控水平有着不可忽视的地位。
