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機器人
人工智能、深度學習、機器視覺，你需要弄清的概念
人工智能的概念提出已經很多年，但最近一次大熱是在“人機大戰”戰勝世界圍棋高手李世石的AlphaGo。同樣，深度學習和機器視覺的概念也頻頻出現在我們的視野當中，那麼什麼是人工智能?什麼是深度學習、機器視覺，它們是如何應用在安防領域中?三者之間存在什麼樣的聯係?以下將為您一一解答。
人工智能
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領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係統等。
總的說來，人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工係統，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。
深度學習
深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機製來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
在安防領域的應用
讓深度學習能夠如此大行其道的關鍵要素是數據，而占大數據總量60%以上的為視頻監控數據，與此同時，視頻監控領域的70%以上的數據分析是用來進行圖像識別。
深度學習的在安防行業的方方麵麵得到了應用：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、各種感興趣目標的跟蹤……
深度學習算法不是簡單地接收數據，它在吸收原有數據的基礎上，能夠增量式地提升模型的性能，給予數據的選擇過程一種反饋——形成一種數據選擇機製，能夠分辨哪種類型的數據有助於持續提升模型性能，哪種類型的數據則是毫無幫助的——從而最終形成一種良性循環體係。
機器視覺
機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺係統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理係統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像係統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控製現場的設備動作。
安防領域的應用
由於機器視覺主要是對圖像進行識別，因此機器視覺在人臉識別、車牌識別等方麵得到大量運用。以智能交通行業為例，機器視覺具有成本低、穩定性強、準確性高、應用範圍廣等優點，目前已經在國內外高速公路和公路的交通監控係統中得到了廣泛的應用,具體體現在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統計、流量控製等。
人工智能是計算機學科的一個分支，深度學習、機器視覺是機器學習研究中的一個領域。深度學習和機器視覺主要是針對圖形進行更深層次的挖掘和分析，是人工智能的實際應用。而人工智能除了對圖形的處理外，還包括對語音、運動、社交等方麵的處理和控製。
最後更新：2017-10-08 01:55:14