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       人工智能英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。
       在安防領域，隨著平安城市、智慧城市建設的不斷推進，東莞監(jiān)控點位越來越多，從最初的幾千路，到幾萬路，甚至于到現(xiàn)在幾十萬路的規(guī)模，視頻和卡口產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。與此同時，隨著高清視頻、智能分析、云計算和大數(shù)據(jù)等相關技術(shù)的發(fā)展，安防正在從傳統(tǒng)的被動防御向主動判斷、預警發(fā)展，行業(yè)也從單一的安全領域向多行業(yè)應用、提升生產(chǎn)效率、提高生活智能化程度方向發(fā)展，為更多的行業(yè)和人群提供可視化、智能化解決方案。隨著安防領域的發(fā)展，人工智能的重要作用正逐步顯現(xiàn)。當前，用戶面對海量的視頻數(shù)據(jù)，已無法簡單利用人海戰(zhàn)術(shù)進行檢索和分析，需要人工智能作為專家或助手，實時分析視頻內(nèi)容，探測異常信息，進行風險預測。
       人工智能技術(shù)在東莞安防監(jiān)控領域的應用，最核心的技術(shù)主要體現(xiàn)在兩個方面：視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)一    視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)是融合了機器視覺、圖像處理、模式識別、深度學習等最前沿的人工智能技術(shù)，是視頻內(nèi)容理解的基石。
       視頻結(jié)構(gòu)化在技術(shù)領域可以劃分為三個步驟：目標檢測、目標跟蹤和目標屬性提取。
       目標檢測過程是從視頻中提取出前景目標，然后識別出前景目標是有效目標（如：人員、車輛、人臉等）還是無效目標（如：樹葉、陰影、光線等）。在目標檢測過程主要應用到運動目標檢測、人臉檢測和車輛檢測等技術(shù)。
       目標跟蹤過程是實現(xiàn)特定目標在場景中的持續(xù)跟蹤，并從整個跟蹤過程中獲取一張高質(zhì)量圖片作為該目標的抓拍圖片。在目標跟蹤過程中主要應用到多目標跟蹤、目標融合以及目標評分技術(shù)。
       目標屬性提取過程是對已經(jīng)檢測到的目標圖片中目標屬性的識別，判斷該目標具有哪些可視化的特征屬性，例如人員目標的性別、年齡、著裝，車輛目標的車型、顏色等屬性。目標屬性提取過程主要基于深度學習網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的特征提取和分類技術(shù)。
       大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供強大的分布式計算能力和知識庫管理能力，是人工智能分析預測、自主完善的重要支撐。其包含三大部分：海量數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模分布式計算和數(shù)據(jù)挖掘。
       海量數(shù)據(jù)管理被用于采集、存儲人工智能應用所涉及的全方位數(shù)據(jù)資源，并基于時間軸進行數(shù)據(jù)累積，以便能在時間維度上體現(xiàn)真實事物的規(guī)律。同時，人工智能應用長期積累的龐大知識庫，也需要依賴該系統(tǒng)進行管理和訪問。當前，?？低曆芯吭洪_發(fā)的?？荡髷?shù)據(jù)平臺已能支撐千億級規(guī)模的車輛通行記錄存儲管理和應用。
      大規(guī)模分布式計算使得人工智能具備強大的計算能力，能同時分析海量的數(shù)據(jù)，開展特征匹配和模型仿真，并為眾多用戶提供個性化服務。
       數(shù)據(jù)挖掘是人工智能發(fā)揮真正價值的核心，利用機器學習算法自動開展多種分析計算，探究數(shù)據(jù)資源中的規(guī)律和異常點，輔助用戶更快、更準地找到有效的資源，進行風險預測和評估。

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