當今計算能力的大幅進步觸發(fā)了AI革命， 人工智能關注度達到了一個新的高峰，讓人工智能再次掀起熱潮。

深度學習再度點燃人工智能 安防成重點領域

什么是深度學習？

深度學習是機器學習方法之一，而機器學習則是讓計算機從有關我們周圍世界或其中某個特定方面的范例中學習，從而讓計算機變得更加智能的一種方式。在所有的機器學習方法中，深度學習是最獨特的，因為它的靈感源自我們對人腦探索與研究。深度學習試圖讓計算機學會很多不同層次的抽象和表達，這可能是使此類系統(tǒng)如此成功的原因。

為何安防行業(yè)成深度學習重點？

安防領域是個時刻都能產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的行業(yè)，近兩年在AI技術的加持之下，這些數(shù)據(jù)正在產(chǎn)生新的意義，為安防這個傳統(tǒng)行業(yè)解決更多問題。

安防行業(yè)作為人工智能技術天然的訓練場和應用場，對于人工智能的落地應用有著迫切的需求，基于安防行業(yè)的天然屬性，安防行業(yè)在人工智能化市場有著深入的投入。出于對市場的敏感，主流的設備解決方案供應商已經(jīng)發(fā)力布局已經(jīng)紛紛入局，憑借其各自深耕安防行業(yè)的經(jīng)驗，都在應用落地取得了不俗的成績。其中，深度學習方面取得的成績尤為突出，成為點燃人工智能發(fā)展的關鍵技術。

深度學習主要的研究領域在語音識別和視覺方面，而且將深度學習應用到各個方向，可以不同的領域做出不同的技術創(chuàng)新。對于掌握了許多視頻圖像資源的安防行業(yè)來說，深度學習和安防的結(jié)合擁有比較高的契合度，即對圖像和視頻的分析，包括：

——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(guī)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。

——在人臉方面，可以實現(xiàn)人臉檢測、人臉關鍵點定位、身份證對比、聚類以及人臉屬性、活體檢測等等。在智能監(jiān)控方面，可以做人、機動車、非機動車視頻結(jié)構化研究。

——在文字方面，小票的識別、信用卡的識別、車牌的識別，這些都是由深度學習的算法來做的。同時在圖像的處理方面，在去霧、超分辨率、去抖動、去模糊，HDR、各種智能濾鏡的設計都是用深度學習的算法。

安防行業(yè)深度學習主要集中在體分析(人臉識別、人體特征提取技術)、車輛分析(車輛識別技術、車輛特征提取技術)、行為分析(目標跟蹤檢測技術、異常行為分析技術)、圖像分析(視頻質(zhì)量診斷技術、視頻摘要分析技術)四大塊上。隨著深度學習算法的突破，目標識別、物體檢測、場景分割、人物和車輛屬性分析等智能分析技術，都取得了突破性進展。

未來，安防將進入一個人工智能高速發(fā)展的時代 ，經(jīng)過數(shù)字智能階段后，安防行業(yè)的人工智能將全面的和全行業(yè)、全IT的大數(shù)據(jù)業(yè)務平臺進行完善的對接，安防也進入智能時代。

結(jié)語：現(xiàn)階段，不僅安防行業(yè)，越來越多的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)在深度學習領域進行探索。當然我們也期待在深度學習甚至是人工智能的影響和各個安防生廠商的創(chuàng)新下，更多的智能安防產(chǎn)品能迅速落地應用，提高城市安防系統(tǒng)的工作效率！