人工智慧基礎與安防深度學習
目前，AI早已成為各行業熱點關鍵詞，物理安防行業也不例外，人工智慧也是一股有可能改變和重新塑造行業的重要力量。
廣義的人工智慧（AI）指的是關於機器計算的智慧，而非人類本身。在安防行業，我們所說的AI指的是機器模仿人類及其它生物認知功能的技術應用，即模仿人類大腦學習和解決問題的思路和方法。
人工智慧推動安防行業快速發展
當前，計算機行業的三大趨勢正在推動人工智慧的快速增長。這三大趨勢分別是：
首先，計算機硬體的崛起能夠處理複雜的計算，尤其是圖形處理器（GPU， 其使用“並行處理”模式而不是我們熟悉的CPU“序列處理”模式）。可以同時並行處理多個計算任務，效率遠遠高於“序列”模式。而且這是一種更具可擴充套件性的方案：將大問題分為許多可以同時解決的小問題來處理。其次，更有效“訓練”系統程式設計方法的發展，特別是神經網路，它能夠與GPU並行處理同時工作。
神經網路是由許多簡單、高度互連的處理單元組成的計算系統，通常以層的形式構成，每層由互連的節點組成。每一層計算出的結果決定下一層的輸入。神經網路可能超過一百層，因此能夠將大量複雜的資料。第三，感測器（包括攝像機）的激增，產生足夠大的資料，使系統能夠被有效地“訓練”（例如“大資料”）。
“大資料”的激增提供了大量的訓練資料。而安防視訊監控資料佔據了大資料的60％，並且每年還在以20％的速度增長。這種資料的激增為人工智慧發展提供了源動力，並且增強了系統的功能。
人工智慧系統訓練
在GPU上執行的神經網路中，學習規則不斷優化調整連線的權重（重要性）； 每一層都有不同的“權重”，反映了在前一層學到的東西。當呈現資料模型（例如視訊影象）時，神經網路能夠通過分析模式判斷它可能是什麼。
訓練包括了確定初始結果與最終結果的過程，並對連線權重進行適當調整。用高度概括性的術語說，這就是AI系統的“學習”方式。不過整個“訓練”過程分為多個階段，就像過濾器一樣，每個階段的結果都引導通往正確分析的路徑。
深度學習是更廣泛的機器學習方法的一種型別，也是與安防視訊行業最為相關的概念。深度學習需要使用大量來自能神經網路學習系統的資料（例如，視訊影象）。
視訊監控系統中的深度學習
神經網路互相連線的處理單元與GPU並行工作，它們被設計成模仿人類大腦通過數十億個神經元分析處理問題。人工智慧深度學習，正在成為新一代視訊監控系統的基礎，賦予了傳統系統卓越的效能表現。
這種方法極大改變視訊監控系統的有效性。在此之前，計算機已使用視訊分析演算法進行程式設計。相比之下，深度學習系統才是更加“訓練有素的”。如果你想識別一隻貓，則提供大量貓的影象，系統將之分解成較小的元件並尋找共性的資料。然後它就會“學習”這些案例中的共同特徵。
為了最大程度地訓練，系統呈現的資料越多，它就越精確，即“學習”到的越多。通過大量的案例資料學習，深度學習系統便形成相應的識別模式。
從訓練到推理
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