人工智能基础与安防深度学习探索现场总线技术在自然环境中的应用特点
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。
人工智能正推动着安防行业实现快速发展。三大趋势——计算机硬件崛起、更有效训练系统编程方法以及传感器激增——正在共同推动人工智能技术在安防领域的飞速增长。
首先，计算机硬件如图形处理器(GPU)能够高效并行处理复杂计算任务，其可扩展性远超常规CPU串行处理模式。此外，更有效训练系统编程方法，如神经网络，可以与GPU并行工作，从而极大提升了数据处理能力。
其次，大数据时代提供了大量用于“训练”系统的大量数据，其中视频监控数据占据60%，年增长率达到20%。这为人工智能提供了源动力，同时也增强了系统功能。
深度学习是机器学习中的一种类型，它利用神经网络来模拟人类大脑分析问题的方式，并被广泛应用于视频监控领域。这一技术通过对大量视频图像进行分析，以识别特定模式或物体，从而显著提高了视频监控系统性能。
深度学习通过展示大量示例进行“学习”，无需繁琐的手动编程，这使得它在速度和精确性上都有优势。一旦经过充分训练，深度学习模型便能迅速识别目标物体并做出决策，无论是在NVR设备还是在网络边缘摄像头中部署，都能实现快速准确识别。
此外，由于其高准确率、高抗干扰能力以及对数千不同特征分类和识别能力，使得深度学习成为了视频分析中的重要工具，为车牌、面孔等多种场景下的精准识别奠定基础。
