人工智能在自然环境中的基础与安防应用深度学习探索Can总线和EtherCAT区别的智慧融合
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不仅是改变和塑造行业的力量，更是推动安防行业快速发展的重要动力。
在广义的人工智能中，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。
计算机硬件、更有效训练系统编程方法以及传感器（包括摄像头）的激增共同推动了人工智能在安防行业中的快速增长。GPU通过并行处理模式而不是CPU串行处理模式，可以同时并行处理多个计算任务，其效率远远高于“串行”模式，并且是一种更具可扩展性的方案：将大问题分为许多可以同时解决的小问题来处理。
神经网络作为一种能够与GPU并行处理同时工作的技术，它由许多简单、高度互连的处理单元组成，每层由互连的节点组成，每一层计算出的结果决定下一层的输入。神经网络可能超过一百层，因此能够将大量复杂数据进行分析。
“大数据”的激增为人工智能发展提供了源动力，并且增强了系统功能。在GPU上运行神经网络时，学习规则不断优化调整连接权重；每一层都有不同的“权重”，反映了在前一层学到的东西。当呈现数据模型（例如视频图像）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大型机器学习方法，也是与安防视频行业最相关的一个概念。深度学习需要使用大量来自能神经网络学习系统产生的大量数据（例如视频图像）。
视频监控系统中的深度学习使得这些系统变得更加先进。在此之前，计算机已经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”。如果想识别一个猫，则提供大量猫图像给予系统，它将它们分解成较小组件寻找共性，然后形成相应识别模式。
从训练到推理过程中，一旦训练好了神经网络，就可以用来协助决策，如判断新拍摄图片是否包含目标物体。这使得我们能够部署受过训练的小型设备，如NVR或边缘设备，从而实现快速目标物体识别和决策制定。此外，由于其超人类准确性、抗干扰能力等特点，使得深度学习对视频分析应用具有很高价值和意义。