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成都安防監控系統“深度學習“
編輯:成都志合科技有限公司   時間:2018-03-31

成都安防監控系統“深度學習“


最近這幾年深度學習確實在學術界、工業界取得了重大的突破。第一個突破是在語音識別上,語音識別取得了巨大成功以后,深度學習緊接著在視覺方面又取得了重大突破。接著人工智能在自動駕駛領域也取得了一些重大的突破,現在比較熱門的是醫療影像方面,借助人工智能進行診斷。而同樣,深度學習也來到了安防產業。那么問題來了:“深度學習”到底是什么?它們是如何應用在安防領域中?以下將為您一一解答。


深度”某種意義上是指人工神經網絡的層數,旨在建立可以模擬人腦進行分析學習的神經網絡,模仿人腦的機制來解釋數據,例如,圖像、聲音和文本。傳統的計算機軟件是依賴人工總結規律進行編程來解決問題,深度學習并不要人為的提取所需解決問題的特征或者總結規律。它能夠從輸入的大量數據中自發的總結出規律,自適應調整自身結構從而舉一反三,泛化至從未見過的案例中。用一句化來概括,深度學習的特點就是能自動從數據中學習,將人類過去癡迷的算法問題,變成了數據和計算問題。比如上傳一張人臉照片,它就可以給你對應出這個人的名字;給一個物體的形狀,它就可以告訴你是什么物體;給一個車的行駛場景,它就可以給你輸出這個車應該往哪兒拐;給一個棋局,它能算出下一步怎么走;給一個醫療的圖像,它就能幫你判斷這是什么病……如此看來,深度學習在門禁系統、安全監控、人機交互、醫療診斷等領域具有廣泛的應用前景和商業價值。


目前成都安防深度學習技術在安防行業應用最多的還是視覺領域,即對圖像和視頻的分析。在圖像分析方面,比如人們熟悉的人臉識別、文字識別和大規模圖像分類等,深度學習大幅提升了復雜任務分類的準確率,使得圖像識別、語音識別,以及語義理解準確率大幅提升。傳統的安防監控系統以“人防”為主,但人防的缺點顯而易見:隨著需要監控的視頻通道數的增加,所需的人力也會相應增加,因此,現在的安防監控系統都以“技防”為主,用智能算法來代替人力。目前,深度學習在安防行業的諸多領域都取得了很大進展,如:行人檢測、車輛檢測、非機動車檢測等,識別準確率甚至超過人類。

 

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