人工智能基础与安防深度学习自然场景下的Can通讯与485通讯优缺点探究
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。AI技术在安防领域的应用，有望彻底改变和重塑行业格局。广义的人工智能指的是机器计算中的智能，而非人类本身。在安防应用中，我们所说的AI主要指的是模仿人类及生物认知功能的技术，即通过学习和解决问题的思路和方法来模拟人类大脑。
人工智能推动了安防行业的快速发展。三大趋势——计算机硬件、更有效训练系统编程方法以及传感器激增——正在推动人工智能迅速增长。在GPU上运行的神经网络能够模仿人类大脑学习和解决问题，并且通过大量数据进行训练，以提高识别能力。
深度学习是机器学习的一个分支，也是与视频监控密切相关的一种技术，它需要使用大量来自神经网络系统的数据。这使得深度学习成为了新一代视频监控系统基础，提升了传统系统性能。这种方法极大地改变了视频监控系统效率，使其能更准确地识别目标物体并做出决策。
尽管训练神经网络耗时费力，但一旦完成，它们可以用于“推断”，协助决策，如判断图像是否包含特定物体。这使得受过训练的人工智能模型能够部署在各种设备上，如网络录像机或边缘摄像头，从而实现实时目标识别与响应。此外，由于深度学习具有超越人类水平的情报分析能力、抗干扰性以及分类识别数千个不同特征，它对视频分析应用具有巨大的价值和潜力。