人工智能基础与安防深度学习工业总线与现场总线在自然环境中的应用
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塑造行业的一股重要力量。在安防领域，我们所说的AI指的是模仿人类大脑学习和解决问题的技术应用，即机器模仿人类及生物认知功能的技术。
人工智能推动了安防行业的快速发展。计算机硬件、训练系统编程方法以及传感器（包括摄像头）的激增共同促进了这一趋势。这些趋势使得我们能够处理复杂计算，如图形处理器（GPU）通过并行处理模式，而不是串行处理模式更高效地进行数据分析。此外，更有效的“训练”系统编程方法，以及神经网络与GPU并行工作，使得信息处理变得更加迅速。
深度学习是机器学习中一种类型，它涉及使用大量来自神经网络学习系统的大量数据。这一概念在视频监控系统中尤为重要，因为它可以帮助识别图像中的特征，从而提高视频监控系统的性能。通过提供大量案例数据，深度学习系统能够“学习”出识别模式，并且随着更多案例数据被呈现，它们变得越来越精确。
从训练到推理过程，虽然需要花费数小时或数天来训练神经网络，但一旦完成，它们就能用于协助决策，比如判断新拍摄到的图片是否包含特定物体。这使得我们可以部署受过训练的人工智能模型在诸如网络视频录像机(NVR)之类的地方，以实现快速目标物体识别和决策。
深度学习还具有超乎寻常的地面识别准确性，还能抵抗干扰性，可以分类和识别数千个不同特征，这些特性使其对视频分析应用有着极高价值和意义。因此，无论是在车牌检测还是面部识别方面，都已经接近100%的准确率，这对于提升安全性的需求来说是一个巨大的进步。
