深度学习拓展了人工智能的应用领域

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人工智能（简称AI）在20世纪50年代中期，在数十年里发展起起伏伏，在80年时代在网络神经的发展下，人工智能转入了一个新时代。近几年里深度学习在网络神经方面获得不断的突破，使得机器辅助成为可能，拓展了人工智能的应用领域。
　　在安防领域，随着智慧城市建设在不断推进，智能监测也就慢慢变多了，比如我们的交通路段从几千公里到几万公里路的规模，与此同时，随着高清视频、智能分析、云计算和大数据等相关技术的发展，安防领域从传统的被动到主动出击、预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。随着安防领域的发展，人工智能的重要作用正逐步显现。当前，用户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，人工智能产品来办我们实现，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。

　　视频结构化在安防领域可以划分为三个步骤：目标检测、目标跟踪和目标特征提取。
　　目标检测过程是从视频中提取出前景目标，然后识别出前景目标是有效目标（人员特征，车辆车牌，行踪记录） 还是无效目标就是一些外界因素的干扰，比如：光线不足等等 。在目标检测过程主要应用到运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术。
　　人工智能应用
　　当前人工智能技术的迅猛发展，推动着安防领域向着一个更智能化、更专业化的方向前进，主要体现几个方面
　　在公安行业的应用
　　在公安部门侦查中可以通过视屏监测发现犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，通过算法分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。他能汇集着海量数据，在通过计算机分析，人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析，这能为案件的侦破节约宝贵的时间。其强大计算能力和交互能力，真正成为办案能手。

郑先生

    

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