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成都安防监控系统“深度学习“
编辑:成都志合科技有限公司   时间:2018-03-31

成都安防监控系统“深度学习“


最近这几年深度学习确实在学术界、工业界取得了重大的突破。第一个突破是在语音识别上,语音识别取得了巨大成功以后,深度学习紧接着在视觉方面又取得了重大突破。接着人工智能在自动驾驶领域也取得了一些重大的突破,现在比较热门的是医疗影像方面,借助人工智能进行诊断。而同样,深度学习也来到了安防产业。那么问题来了:“深度学习”到底是什么?它们是如何应用在安防领域中?以下将为您一一解答。


深度”某种意义上是指人工神经网络的层数,旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制来解释数据,例如,图像、声音和文本。传统的计算机软件是依赖人工总结规律进行编程来解决问题,深度学习并不要人为的提取所需解决问题的特征或者总结规律。它能够从输入的大量数据中自发的总结出规律,自适应调整自身结构从而举一反三,泛化至从未见过的案例中。用一句化来概括,深度学习的特点就是能自动从数据中学习,将人类过去痴迷的算法问题,变成了数据和计算问题。比如上传一张人脸照片,它就可以给你对应出这个人的名字;给一个物体的形状,它就可以告诉你是什么物体;给一个车的行驶场景,它就可以给你输出这个车应该往哪儿拐;给一个棋局,它能算出下一步怎么走;给一个医疗的图像,它就能帮你判断这是什么病……如此看来,深度学习在门禁系统、安全监控、人机交互、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景和商业价值。


目前成都安防深度学习技术在安防行业应用最多的还是视觉领域,即对图像和视频的分析。在图像分析方面,比如人们熟悉的人脸识别、文字识别和大规模图像分类等,深度学习大幅提升了复杂任务分类的准确率,使得图像识别、语音识别,以及语义理解准确率大幅提升。传统的安防监控系统以“人防”为主,但人防的缺点显而易见:随着需要监控的视频通道数的增加,所需的人力也会相应增加,因此,现在的安防监控系统都以“技防”为主,用智能算法来代替人力。目前,深度学习在安防行业的诸多领域都取得了很大进展,如:行人检测、车辆检测、非机动车检测等,识别准确率甚至超过人类。

 

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