人工智能基础与安防深度学习融合现场总线技术的自然应用
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。AI被视为一股有可能改变和重新塑造行业的重要力量。广义的人工智能指的是机器计算的智能，而非人类本身。在安防行业，我们所说的AI指的是机器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。
人工智能正推动安防行业快速发展。三大趋势正在推动人工智能的快速增长：首先，是计算机硬件崛起，如图形处理器（GPU），能够处理复杂计算；其次，更有效“训练”系统编程方法如神经网络，它们与GPU并行工作；再次，传感器特别是摄像头激增产生大量数据，为系统训练提供了源动力。
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相关概念之一。深度学习需要使用大量来自能神经网络学习系统的数据，如视频图像。这使得这种技术在新一代视频监控系统中变得至关重要，它赋予了传统系统卓越性能表现。
这种方法极大地改变了视频监控系统的有效性。在此之前，计算机已使用视频分析算法进行编程，但深度学习系统才是更加“训练有素”的。通过呈现大量案例数据来“学习”，深度学习系统便形成相应识别模式。
从训练到推理，虽然计算机程序员可以花费数月时间编写指令来告诉计算机汽车长什么样，但神经网络可以通过展示大量示例来“学习”，不需要编程。此外，一旦训练了神经网络，就可以用来“推断”，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人工智能，从而快速识别目标物体，并做出相应决策。
深度学习实现超人类模式识别准确性，还具备抵抗干扰性，可以分类和识别数千个不同特征，这些特性使得它对视频分析应用具有很高价值和意义。不论是在车牌识别、还是面部或其他目标检测等领域，都已经展现出了惊人的效果，使其成为未来安全监控不可或缺的一部分。如果你想了解更多关于人工智能如何改善你的生活，请继续阅读我们的下一篇文章！