当今计算能力的大幅进步触发了AI革命， 人工智能关注度达到了一个新的高峰，让人工智能再次掀起热潮。

深度学习再度点燃人工智能 安防成重点领域

什么是深度学习？

深度学习是机器学习方法之一，而机器学习则是让计算机从有关我们周围世界或其中某个特定方面的范例中学习，从而让计算机变得更加智能的一种方式。在所有的机器学习方法中，深度学习是最独特的，因为它的灵感源自我们对人脑探索与研究。深度学习试图让计算机学会很多不同层次的抽象和表达，这可能是使此类系统如此成功的原因。

为何安防行业成深度学习重点？

安防领域是个时刻都能产生海量数据的行业，近两年在AI技术的加持之下，这些数据正在产生新的意义，为安防这个传统行业解决更多问题。

安防行业作为人工智能技术天然的训练场和应用场，对于人工智能的落地应用有着迫切的需求，基于安防行业的天然属性，安防行业在人工智能化市场有着深入的投入。出于对市场的敏感，主流的设备解决方案供应商已经发力布局已经纷纷入局，凭借其各自深耕安防行业的经验，都在应用落地取得了不俗的成绩。其中，深度学习方面取得的成绩尤为突出，成为点燃人工智能发展的关键技术。

深度学习主要的研究领域在语音识别和视觉方面，而且将深度学习应用到各个方向，可以不同的领域做出不同的技术创新。对于掌握了许多视频图像资源的安防行业来说，深度学习和安防的结合拥有比较高的契合度，即对图像和视频的分析，包括：

——在图像分析方面，比如人们熟悉的人脸识别、文字识别和大规模图像分类等，深度学习大幅提升了复杂任务分类的准确率，使得图像识别、语音识别，以及语义理解准确率大幅提升。

——在人脸方面，可以实现人脸检测、人脸关键点定位、身份证对比、聚类以及人脸属性、活体检测等等。在智能监控方面，可以做人、机动车、非机动车视频结构化研究。

——在文字方面，小票的识别、信用卡的识别、车牌的识别，这些都是由深度学习的算法来做的。同时在图像的处理方面，在去雾、超分辨率、去抖动、去模糊，HDR、各种智能滤镜的设计都是用深度学习的算法。

安防行业深度学习主要集中在体分析(人脸识别、人体特征提取技术)、车辆分析(车辆识别技术、车辆特征提取技术)、行为分析(目标跟踪检测技术、异常行为分析技术)、图像分析(视频质量诊断技术、视频摘要分析技术)四大块上。随着深度学习算法的突破，目标识别、物体检测、场景分割、人物和车辆属性分析等智能分析技术，都取得了突破性进展。

未来，安防将进入一个人工智能高速发展的时代 ，经过数字智能阶段后，安防行业的人工智能将全面的和全行业、全IT的大数据业务平台进行完善的对接，安防也进入智能时代。

结语：现阶段，不仅安防行业，越来越多的产业和企业在深度学习领域进行探索。当然我们也期待在深度学习甚至是人工智能的影响和各个安防生厂商的创新下，更多的智能安防产品能迅速落地应用，提高城市安防系统的工作效率！