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江北区苹果附近维修点_AI与深度学习不再是高端视频监控应用的专属
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江北区苹果附近维修点_AI与深度学习不再是高端视频监控应用的专属

伴随着新一代经济型摄像机的推出,江北区苹果附近维修点深度学习人工智能,情况远非如此。但是,与该技术相关的术语,如人工神经网络和机器学习,也许已经给人留下了这样一种印象,即该技术所能提供的能力,远远超过了大多数终端用户从他们的视频监控解决方案中获取最大收益的要求。

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消除误报。

但事实并非如此。在大多数情况下,人工智能相机需要解决困扰电子安全行业几十年的误报问题。

简单地说,深度学习AI视频分析忽略了视频噪音、摇曳的树木、移动的云和动物——当使用标准的运动检测技术或传感器检测活动时,所有这些都可能是误报的原因,因为它们没有经过训练来处理这些情况。

这种基于深度学习AI的视频分析的更高性能意味着控制室操作员和安全人员可以专注于回应真实事件和紧急情况,而不是浪费时间和精力在误报上。除了极高的准确性,深度学习还允许操作员搜索特定的特征和属性,包括一个人的年龄和性别,以及他们是否戴眼镜、帽子或包。

易于安装和使用。

事实上,由于人工智能相机内置了所有智能部分,安装、设置和使用深度学习人工智能并不复杂。因此,系统集成商和安装人员应该能够充分利用该技术作为几乎所有视频监控项目的一部分。

由于AI已经做好了开箱即用的准备,虽然有机会定制它来满足最终用户的操作要求,但是用户实际上并不需要真正了解它的工作原理。

让我们从深度学习开始理解。这是机器学习的一部分,是一种通过训练机器执行基于大量例子的任务来实现人工智能的方法。为此,深度学习使用多层或深度人工神经网络,本质上是受人脑启发的数学模型。他们的深度使他们非常适合解决复杂的问题,比如在原始视频中识别物体和事件,非常准确。

举例来说,江北区苹果附近维修点为了能正确确定一个人的性别,韩华科技的研发工程师需要设计、训练和验证一个深度学习网络,在训练阶段,这个网络使用了一个数百万张合适选择的面孔数据库,每个面孔都贴上了已知真实性别的标签。经工程师几天的训练,神经网络已投入使用,准确率可达98%左右,与人类做同样事的能力相当。

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与传统视频分析相比,深入学习人工智能技术的性能要好得多。后者通常是基于运动检测,所以不够复杂,无法检测静止物体(如停放车辆)或处理视频噪声(如前灯的光污染或移动阴影),这些都是误报的原因。

在快速移动或非常繁忙的环境中,分析的性能也令人印象深刻,提高了证据的搜索和调查速度。

由于这些以及更多的原因,对于大多数应用,尤其是那些被错误检测最严重的应用,深度学习AI可能会逐渐取代传统的视频分析。例如,它使零售商能够捕捉和分析年龄和性别等商业信息,从而使他们能够仔细分析客户的人口统计数据,并在此过程中更深入地了解客户的行为和购买模式。

应该指出,江北区苹果附近维修点深度学习人工智能在过去一年左右做出了宝贵的贡献,因为它一直是口罩检测、距离测量和监控应用的核心。

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