人工智能基础与安防深度学习自然场景中的现场总线分类探究
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，是计算机硬件如图形处理器（GPU）的崛起，它能够处理复杂的计算，尤其是通过“并行处理”模式而不是我们熟悉的CPU“串行处理”模式；其次，更有效训练系统编程方法，如神经网络，它们能够与GPU并行工作；第三，传感器（包括摄像机）的激增产生了大量数据，使得系统可以被有效地训练。
深度学习是更广泛的人类学习方法的一种类型，也是与安防视频行业最为相关的一个概念。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）。
在视频监控系统中，深度学习通过设计成模仿人类大脑分析问题的手段来改变了传统视频监控系统效率。在此之前，计算机已使用视频分析算法进行编程，但相比之下，深度学习系统才是更加“训练有素”的。这种方法极大改变了视频监控系统效率。
从训练到推理，一旦经过充分训练后的神经网络，就可以用来协助决策，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、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。
总结来说，不仅如此，在深度学习中实现超乎常人的模式识别准确性，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，这些特性使得它对视觉分析应用具有很高价值和意义。而且，由于不需要精心编写指令，只需提供大量案例数据便可进行“自我学习”，这极大提升了工作效率，同时也降低了成本，为安全环境带来了前所未有的便利。