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| 行業(yè)新聞 |
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| 監(jiān)控安裝公司論機器視覺開啟智慧安防應用2.0時代 |
| 添加日期：2017-11-1 17:40:44 編輯：力豐科技 來源：www.92hm.net 閱讀次數(shù)：2879 |
人工智能的外研范圍最大，包括了機器視覺、深度學習、機器人技術(shù)、生物識別技術(shù)和自然語言處理。東莞監(jiān)控安裝公司指出可以看出，人工智能包括了深度學習和機器視覺，研究的是人類智能互動規(guī)律，構(gòu)建具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要的人的智力才能勝任的工作，也就是研究如應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。
深度學習，是人工智能研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如視頻、聲音和文本。深度學習在安防行業(yè)的應用極為熱門，東莞監(jiān)控安裝公司了解到在評測產(chǎn)品時關于人臉和車輛的識別技術(shù)都基于深度學習。究其原因，深度學習的關鍵要素是數(shù)據(jù)，而占大數(shù)據(jù)總量60%以上的為視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，所以，深度學習的在安防行業(yè)的方方面面得到了應用：人臉檢測、車輛檢測、非機動車檢測、人臉識別、車輛品牌識別、行人檢索、人群行為分析、各種感興趣目標的跟蹤等。
機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單來說，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。通過分CMOS或CCD傳感器將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作。
機器視覺主要是對圖像進行識別，因此機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。以智能交通行業(yè)為例，機器視覺具有成本低、穩(wěn)定性強、準確性高、應用范圍廣等優(yōu)點，目前已經(jīng)在國內(nèi)外高速公路和公路的交通監(jiān)控系統(tǒng)中得到了廣泛的應用，具體體現(xiàn)在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統(tǒng)計、流量控制等。
這時也可能會有人產(chǎn)生疑惑，機器視覺和深度學習有太多重疊之處，是否兩者在安防行業(yè)是統(tǒng)一概念的不同表達。東莞監(jiān)控系統(tǒng)公司認為其實不然，如果僅從視頻監(jiān)控行業(yè)來看，深度學習算法是機器視覺更高層面的應用，因為基于巨大樣本采集把握了大量數(shù)據(jù)特征，而機器視覺主要在特征感知、圖像預處理、特征提取、特征篩選方面擅長，也就是說，機器視覺主要是在特征識別提煉部分，而深度學習是把特征和學習結(jié)合起來，比如用特征的感知和提取來預判數(shù)據(jù)。
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