近幾年，人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，安防行業(yè)亦是如此。隨著城市道路監(jiān)控建設(shè)的快速發(fā)展，在城市的街道、十字路口等地方隨處可見各種監(jiān)控設(shè)備，方便了城市的治安和公共安全的維護(hù)。但隨著監(jiān)控設(shè)備數(shù)量的大量倍增，影像解析度的不斷提高，公共安全搜集到的影像和圖片等數(shù)據(jù)量猛增。因此，
安防監(jiān)控在影像調(diào)閱、門禁進(jìn)出數(shù)據(jù)、資料的儲存、運(yùn)算等技術(shù)上都面臨巨大挑戰(zhàn)。面對這樣的挑戰(zhàn)，安防監(jiān)控使用者如何能在大量增加的數(shù)據(jù)中，利用既有的人工智能技術(shù)快速獲取有價值的資料，便成為當(dāng)前最重要的課題。
東莞安防監(jiān)控公司藍(lán)訊智能科技整理了目前人工智能安防監(jiān)控行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)。
1.人工智能的模式識別技術(shù)
通常在監(jiān)控系統(tǒng)收集的影像數(shù)據(jù)資料中，資料本身并不具價值，必須再經(jīng)過深度挖掘、分析資料中影像呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)模式，才會產(chǎn)生出真正有用的價值。未來是大數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)資料的模式識別備受重視。
2.人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)
此為AI人工智能機(jī)器深度學(xué)習(xí)研究中的新領(lǐng)域，其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)路，它模仿人腦的行為思考機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)資料，例如影像內(nèi)容、聲音和資料本身。未來要讓AI人工智能的機(jī)器深度學(xué)習(xí)能夠大行其道，數(shù)據(jù)資料本身將是最主要的關(guān)鍵因素，而影像監(jiān)控資料占大數(shù)據(jù)總量的60%以上，也就是說，影像監(jiān)控領(lǐng)域有70%以上的數(shù)據(jù)資料分析是用來進(jìn)行影像識別。目前這種AI機(jī)器深度學(xué)習(xí)在安防產(chǎn)業(yè)的諸多領(lǐng)域都取得了很大進(jìn)步，包括：行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等，其識別準(zhǔn)確率甚至超過人類的眼睛判斷。
3.人工智能的前端識別技術(shù)
先進(jìn)的產(chǎn)品技術(shù)是一家高科技企業(yè)能否長久發(fā)展的根本，要安防監(jiān)控智能化，系統(tǒng)就需有基于AI人工智能相關(guān)的「影像識別」運(yùn)算技術(shù)，才能夠開發(fā)出一系列的智能化監(jiān)控應(yīng)用設(shè)備，因此前端識別技術(shù)也就成了AI人工智能的第三個本質(zhì)技術(shù)。
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