深度學習奏響車牌識別系統(tǒng)分析技術新樂章。在2017年兩會熱詞中，被譽為互聯(lián)網(wǎng)下一個風口的人工智能，成為兩會期間大眾的關注熱點，與創(chuàng)業(yè)緊緊聯(lián)系在一起，成為創(chuàng)業(yè)者的新寵。同時，網(wǎng)友也熱衷于深扒人工智能背后的“黑科技”，深度學習技術也因此成為關注點聚焦。其實，深度學習和安防搭配食用更美味。

深度學習奏響智能視頻分析技術新樂章

深度學習奏響智能視頻分析技術新樂章

隨著各地視頻接入規(guī)模的迅猛增長及視頻監(jiān)控對高清、智能、聯(lián)網(wǎng)的要求越來越高，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正以驚人的速度在不停增長。視頻監(jiān)控正迎來全新的大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)越來越成為最寶貴的資源，如何有效對數(shù)據(jù)進行存儲、共享以及應用變得愈加重要。在這個新時代，智能化也成為視頻監(jiān)控的新趨勢。

一、傳統(tǒng)智能視頻分析技術的不足

智能視頻分析技術利用一些圖像處理、模式識別或機器學習等領域的算法來分析視頻序列中的信息，以達到理解視頻內(nèi)容的目的，也有人稱為視頻內(nèi)容分析。有了智能視頻分析技術，我們就可以及時地發(fā)現(xiàn)視頻中的異常情況，第一時間做出反應，減少損失。

當我們還在憧憬著智能視頻分析技術的前景時，現(xiàn)實給所有安防智能化廠商上了沉重的一課。很多智能視頻分析技術受限于應用場景，為了得到較好的準確率，往往需要“天時”、“地利”和“人和”。好不容易湊齊了三個要素，提供了非常標準的場景，我們?nèi)钥赡苡龅街悄芊治觥傲T工”的情況。其實，問題就出在算法本身上。

首先，傳統(tǒng)的智能分析算法通常采取人工選擇特征的方法，如尺度不變特征,方向梯度直方圖特征，局部二值模式特征等。很明顯，特征選擇的好壞直接決定著算法準確率的上限。算法研究團隊的重點任務變成了投入更多的人力去挖掘出更好的特征。

數(shù)據(jù)集越大，特征越難發(fā)現(xiàn)和選擇，就好像一個無底洞一樣，不斷地試探，不斷地積累，時間和人力成本相當之高。而所謂SIFT特征、HOG特征、LBP特征，都是算法人員在某種假設的前提下，尋找特定數(shù)據(jù)集在某一層面的表示。但這種表示是否真的有效，還是要靠算法人員的經(jīng)驗和運氣呢?每種特征都有自己的提取方式，遵循著自己的理論支持，但如果理論假設本身與現(xiàn)實相悖呢?我們無從知曉。

其次，有些智能分析算法模型為淺層學習模型，如支持向量機、邏輯回歸等。淺層學習模型通常有0或1層隱層節(jié)點，可以在一定規(guī)模的數(shù)據(jù)集下發(fā)揮較強的表達能力。但當數(shù)據(jù)量不斷增大時，這些模型就會處于欠擬合的狀態(tài)。通俗點說就是數(shù)據(jù)量太大，模型不夠復雜，覆蓋不了所有數(shù)據(jù)。而算法模型無法解析大數(shù)據(jù)，直接制約了其應用的廣度和深度，也限制了其進一步發(fā)展的空間。

深度學習技術的興起，為我們解決了以上問題。在討論深度學習技術之前，我們先來談一談大數(shù)據(jù)，因為深度學習與大數(shù)據(jù)密不可分。

二、大數(shù)據(jù)時代的變革

生活在大數(shù)據(jù)時代的算法人員是幸運的，車牌識別系統(tǒng)，因為他們擁有數(shù)據(jù);生活在大數(shù)據(jù)時代的算法人員也可能是不幸的，如果他不懂得如何利用這些數(shù)據(jù)，陷入數(shù)據(jù)的汪洋中無從抽身。大數(shù)據(jù)對智能視頻分析技術有著深遠的影響意義。

大數(shù)據(jù)時代為算法研究提供了足夠多、足夠豐富的訓練樣本。樣本的容量和種類是算法模型是否具有泛化能力的重要因素。換句話說，訓練樣本集的規(guī)模決定了模型能否對訓練樣本以外的數(shù)據(jù)有效的解釋。傳統(tǒng)的算法研究不可避免地要遇到小樣本問題為了解決小樣本問題，模型中加入了很多技巧性的手段，并都沒有本質(zhì)的區(qū)別，小樣本仍然存在。大數(shù)據(jù)時代，問題的解決就變得簡單粗暴多了。將所觀測到的海量數(shù)據(jù)扔進模型中訓練，只要模型足夠復雜，就能夠有效地表示這些數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)時代為算法研究提供了高效的計算工具。前面提到，數(shù)據(jù)量的增加意味著需要更復雜的模型來詮釋它。我們辛辛苦苦構(gòu)建了一個模型，到頭來發(fā)現(xiàn)模型無法求解，或者求解的時間遠遠超出我們的想象。我們只能眼巴巴地看著一堆數(shù)據(jù)，然后酸酸地說，大數(shù)據(jù)似乎沒那么有用。值得慶幸的是，有人已經(jīng)走在了前面。無論是分布式計算、并行計算還是云計算，都在為之努力，試圖解決日益增長的計算能力需求。

三、深度學習技術的出現(xiàn)

好了新疆懸浮門價格問題的詳細介紹就為您介紹到這里了，感謝您的閱讀，如需進一步了解它的特點，烏魯木齊破胎器廠家還請您繼續(xù)關注本公司的新聞動態(tài)。如果大家有什么不懂的地方，歡迎來烏魯木齊破胎器廠家！新疆懸浮門批發(fā)廠家的全體員工邀請您聯(lián)系13999890731了解更多資訊和產(chǎn)品信息。