自從道路視頻監(jiān)控系統(tǒng)興起之后，目前城市視頻監(jiān)控建設即將進入擴張與結構改變的階段，在這種需求變革下，安防監(jiān)控系統(tǒng)將需要更多元化與人工智能化的整體解決方案。現(xiàn)代化的公共安全已不再僅止于無限的擴充影像監(jiān)控覆蓋密度、廣度以及追求超高清解晰度，而是透過這些人工智能化的手段與工具，讓安防時代更進一步，轉向注重數(shù)據(jù)采集、應用和管理的人工智能化AI安防時代。
　　

  面對這樣的挑戰(zhàn)，AI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快速獲取有價值的資料，便成為當前最重要的話題。以下簡述幾種與AI安防監(jiān)控結合的AI人工智能技術：
        1、人工智能的模式識別技術
　     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)資料的模式識別將備受重視。
        2、人工智能的深度學習技術
       此為AI人工智能機器深度學習研究中的新領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)路，它模仿人腦的行為思考機制來解釋數(shù)據(jù)資料，例如影像內容、聲音和資料本身。未來要讓AI人工智能的機器深度學習能夠大行其道，數(shù)據(jù)資料本身將是最主要的關鍵因素，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)控領域有70%以上的數(shù)據(jù)資料分析是用來進行影像識別。目前這種AI機器深度學習在AI安防產(chǎn)業(yè)的諸多領域都取得了很大進步，包括：行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等，其識別準確率甚至超過人類的眼睛判斷。
      3、 AI人工智能的前端識別技術
      AI安防監(jiān)控智能化，系統(tǒng)就需有基于AI人工智能相關的「影像識別」運算技術，才能夠開發(fā)出一系列的智能化監(jiān)控應用設備，因此前端識別技術也就成了AI人工智能的第三個本質技術。
      在AI人工智能分析市場的創(chuàng)新推動下，人們挖掘影像監(jiān)控中有價值的數(shù)據(jù)資訊，并不僅只是局限于當前人、事、物的基本資訊而已，同時也需依靠廠商強大的研發(fā)能力，可以不斷對AI安防大數(shù)據(jù)采集的關鍵資訊進行有效補充，不但為最終的大數(shù)據(jù)平臺帶來更具附加價值的資料，也為深度的AI人工智能在AI安防產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)應用下，提供源源不絕的產(chǎn)品發(fā)展動力。
      1、更智能的AI應用
分布式結構可以包含云計算和邊緣計算。它將人工智能(AI)算法從云端擴展到本地視頻錄像機和服務器，并進一步擴展到安全攝像機等邊緣設備。三層架構都支持構建一類新的AI驅動應用目標，甚至更智能，更快速。云端攝像機視頻分析和深度學習功能的結合可以改善視頻分析。攝像機可以配備基本的視頻分析，它們與云基礎設施相連，可提供額外的深度學習算法。這些攝像機提供計算機視覺預處理，而大量詳細的分析則可以在云端神經(jīng)網(wǎng)絡中處理。
      2、從邊緣到云端的數(shù)據(jù)分布
      云計算允許具有各種計算功能的用戶在私有云或位于數(shù)據(jù)中心的第三方服務器上存儲和處理數(shù)據(jù)。然而，隨著計算業(yè)務變得越來越頻繁和復雜，對數(shù)據(jù)處理性能的需求甚至更高。在數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说倪^程中，云計算消耗了巨大的網(wǎng)絡資源和時間，這些都導致網(wǎng)絡擁塞和低可靠性。
      3、云端增加了AI功能
      云端提供了AI和深度學習應用所需的額外數(shù)據(jù)計算功能。
      4、邊緣系統(tǒng)的優(yōu)勢
      深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡計算無處不在。它們現(xiàn)在已經(jīng)在本地計算機，嵌入邊緣設備的系統(tǒng)中，甚至云端廣泛使用。

文章來源于網(wǎng)絡，僅供交流學習，版權歸原作者所有，如有侵權，請聯(lián)系刪除，謝謝！