人工智能的概念提出了很多年，但最新的大爆款是在“人人围棋”中打败世界围棋高手李世石的AlphaGo-机器战争”。同样，深度学习、机器视觉等概念也频频出现在我们的视野中，那么什么是人工智能呢？什么是深度学习和机器视觉，它们在安防领域的应用如何？三者之间存在什么样的联系？下面将为您一一解答。 人工智能 人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种能够以类似于人类智能的方式做出反应的新型智能机器。该领域的研究包括机器人学、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。具有一定智能的系统，以及研究如何使计算机完成过去需要人类智能才能胜任的工作，即研究如何应用计算机软硬件模拟某些人类的基本理论、方法和技术。智能行为。 深度学习是机器学习研究的一个新领域。其动机是建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习。它模仿人脑的机制来解释图像、声音和文本等数据。 在安防领域的应用 深度学习之所以如此火爆的关键因素是数据，而视频监控数据占大数据总量的60%以上。同时，视频监控领域70%以上的数据分析用于图像识别。 深度学习已经应用于安防行业的方方面面：人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、跟踪各种感兴趣的目标... 深度学习算法并不是简单的接收数据，它可以在吸收原始数据的基础上，增量地提升模型的性能，并赋予数据选择过程一个这样的过程offeedback——形成一种数据选择机制，可以区分哪些类型的数据有利于不断提升模型的性能，哪些类型的数据没有帮助——最终形成一个良性循环系统。 机器视觉 机器视觉是人工智能发展迅速的一个分支。简单地说，机器视觉就是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品（即图像采集设备，分为CMOS和CCD）将采集到的目标转化为图像信号，传输到专用的图像处理系统，得到目标的形状信息捕获的目标。根据像素分布和亮度、颜色等信息转换成数字信号；图像系统对这些信号进行各种运算，提取目标的特征，然后根据判别结果控制现场设备动作。 由于机器视觉主要是识别图像，因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到了广泛的应用。以智能交通行业为例，机器视觉具有成本低、稳定性强、精度高、应用范围广等优点。已广泛应用于国内外高速公路、高速公路的交通监控系统。车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、交通流量统计、流量控制等。 人工智能是计算机科学的一个分支，而深度学习和机器视觉是机器学习研究的一个领域。深度学习和机器视觉主要针对图形的深度挖掘和分析，是人工智能的实际应用。人工智能除了图形的处理，还包括语音、动作、社交等方面的处理和控制。
