人工智能

 

　　人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

 

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　　深度學(xué)習(xí)

 

　　總的說來，人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

 

　　深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

 

　　在安防領(lǐng)域的應(yīng)用

 

　　讓深度學(xué)習(xí)能夠如此大行其道的關(guān)鍵要素是數(shù)據(jù)，而占大數(shù)據(jù)總量60%以上的為視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，與此同時，視頻監(jiān)控領(lǐng)域的70%以上的數(shù)據(jù)分析是用來進(jìn)行圖像識別。

 

　　深度學(xué)習(xí)的在安防行業(yè)的方方面面得到了應(yīng)用：人臉檢測、車輛檢測、非機動車檢測、人臉識別、車輛品牌識別、行人檢索、車輛檢測、人體屬性、異常人臉檢測、人群行為分析、各種感興趣目標(biāo)的跟蹤……

 

　　深度學(xué)習(xí)算法不是簡單地接收數(shù)據(jù)，它在吸收原有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，能夠增量式地提升模型的性能，給予數(shù)據(jù)的選擇過程一種反饋——形成一種數(shù)據(jù)選擇機制，能夠分辨哪種類型的數(shù)據(jù)有助于持續(xù)提升模型性能，哪種類型的數(shù)據(jù)則是毫無幫助的——從而最終形成一種良性循環(huán)體系。

 

　　機器視覺

 

　　機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。

 

　　由于機器視覺主要是對圖像進(jìn)行識別，因此機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。以智能交通行業(yè)為例，機器視覺具有成本低、穩(wěn)定性強、準(zhǔn)確性高、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點，目前已經(jīng)在國內(nèi)外高速公路和公路的交通監(jiān)控系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用,具體體現(xiàn)在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統(tǒng)計、流量控制等。

 

　　人工智能是計算機學(xué)科的一個分支，深度學(xué)習(xí)、機器視覺是機器學(xué)習(xí)研究中的一個領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)和機器視覺主要是針對圖形進(jìn)行更深層次的挖掘和分析，是人工智能的實際應(yīng)用。而人工智能除了對圖形的處理外，還包括對語音、運動、社交等方面的處理和控制。