人工智能基础与安防深度学习自然界中Can总线协议PGN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并以“并行处理”模式工作；其次，更有效“训练”系统编程方法，如神经网络，它们能够与GPU并行处理同时工作；第三，传感器尤其是摄像机数据激增，为系统提供了大量训练数据。
在GPU上运行的神经网络中，“学习规则不断优化调整连接权重”，每一层都有不同的“权重”，反映了前一层学到的东西。当呈现数据模型时，神经网络能够通过分析模式判断它可能是什么。深度学习是一种更广泛的一种类型，也是与安防视频行业最为相关的一个概念，它需要使用大量来自能神经网络学习系统的数据。
深度学习正在成为新一代视频监控系统基础，将赋予传统系统卓越性能表现。这极大改变了视频监控系统效率。在此之前，计算机使用视频分析算法进行编程，而深度学习系统才是更加“训练有素”的。通过展示大量案例示例，“学会”识别特征后，可以形成相应识别模式。此外，一旦训练完成，这些受过训练的人工智能可以用于协助决策，比如判断新拍摄图片是否包含目标物体，从而实现快速识别和响应。
深度学习还能实现超乎人类水平之上的准确性，还具有抵抗干扰能力，使其在车牌、面部等多个领域取得接近100%精确率，对于提高视频分析应用价值意义重大。但需注意，本文转载自其他来源，如涉及版权问题，请联系删除，并谅解不便之处。
