四川索安機電工程有限公司是專業(yè)的四川消防維護,四川機電工程,四川消防工程，四川消防檢測機構，十余年來負責數(shù)百四川消防工程的施工與維護，擁有消防設施工程設計與施工一體化壹級，消防檢測壹級，建筑智能化工程設計與施工壹級,建筑裝飾裝修工程設計與施工壹級，機電設備安裝工程專業(yè)承包壹級，城市及道路照明工程專業(yè)承包壹級、防腐保溫工程專業(yè)承包貳級。
索安機電：傳統(tǒng)智能與深度智能應用的區(qū)別
索安機電認為，伴隨著AI在安防視頻監(jiān)控的深入應用，圍繞著智能安防的核心-精準識別目標(人、車、物、行為......)、高效視頻結構化(提取目標詳細信息并標簽化)為安防實戰(zhàn)輸出有效數(shù)據(jù)信息，基于深度學習的算法和底層技術架構為傳統(tǒng)意義上的智能安防帶來了更深層次的應用，推動著現(xiàn)有智能安防升級到更高階的產業(yè)層次。
一、深度智能*層：深度學習帶來機器學習方式的改變
視頻智能分析技術一直是各大科研院校、安防企業(yè)的核心研究領域，但是在過去傳統(tǒng)的智能分析技術由于算法是人來根據(jù)不同的場景和應用需求進行設計，在適應性上需要人來不斷的來改善和提升，所以表現(xiàn)出在特定的環(huán)境下表現(xiàn)出良好的性能，但是一旦環(huán)境等因素發(fā)生變化，傳統(tǒng)的智能分析算法在應用上的性能就會降低。
傳統(tǒng)智能分析算法存在不可突破的局限性，限制了智能分析技術的進一步發(fā)展，直到2012年之后，隨著深度學習算法的突破，引起了工業(yè)界的廣泛關注，同時得到了安防廠商的青睞。深度學習作為一種技術思想，其理論和技術本身并不是一種新鮮事物，但是隨著硬件計算能力的突破和海量數(shù)據(jù)的積累，深度學習在各個領域的智能應用取得重大突破。深度學習解決了一些傳統(tǒng)智能算法無法解決的問題，而且輸出結果會隨著數(shù)據(jù)處理量的增大而更加準確，使得機器學習能夠實現(xiàn)眾多應用。目前各種相關的智能算法，都可以使用深度學習實現(xiàn)，深度學習拓展了人工智能的領域范圍，提升了智能程度。
深度學習成功的應用領域是計算機視覺，深度學習開啟了視頻智能應用的新篇章，其價值主要體現(xiàn)在應用深度和廣度等方面。
(1) 應用深度方面
相比傳統(tǒng)的智能視頻分析算法，深度學習算法可以大幅提升智能算法分析性能，提高視頻智能應用水平。例如，人臉識別在安防領域還沒有達到理想的效果，利用優(yōu)化的深度學習模型結合海量數(shù)據(jù)，可以訓練出泛化能力更強的模型，大幅提升人臉識別的準確率，從而提升人臉識別智能應用水平。
(2) 應用廣度方面
相比傳統(tǒng)的智能視頻分析技術，深度學習可以克服其靠人工選擇特征和淺層學習的局限性，可以完成傳統(tǒng)智能視頻分析技術很難完成或者不可能完成的任務。例如，對于大流量人群分析任務，使用深度學習技術，通過大量數(shù)據(jù)樣本分析，讓計算機自行學習人和其他目標的區(qū)別，運算出能顯著標識人的一層層特征信息，有效突破光照突變、背景復雜、人體部分遮擋等傳統(tǒng)技術的難點，使得以前很難實用的大流量人群分析變得實用化，擴大了智能視頻分析的應用范圍。
總之，深度學習技術可以取代傳統(tǒng)的智能視頻分析技術，提升智能應用的水平，拓展智能應用的領域范圍。
二、深度智能第二層：前后端智能系統(tǒng)功能疊加
簡單來說，智能安防也好，深度智能安防也罷，其核心目的主要是為了通過“聰明”的機器自主完成對復雜的視頻畫面中的人、車、環(huán)境的目標分析識別和信息提取。深度學習算法和底層技術架構賦予了視頻監(jiān)控系統(tǒng)(攝像頭、服務器、平臺)“聰明”的能力，那么，如何實現(xiàn)這種能力的優(yōu)化，還取決于核心設備應用的組合。
當前業(yè)內*的智能安防廠商陸續(xù)發(fā)布基于深度學習的智能安防產品，包括前端嵌入式智能攝像機、后端高性能智能視頻結構化分析服務器、綜合智能分析管理平臺等產品，，不過，大多數(shù)廠商都只擁有單一的深度智能設備或通用型的產品，盡管基于深度學習的智能單品擁有高超的性能，但受限于組合系統(tǒng)中其他設備的局限性，仍然會影響到系統(tǒng)整體的性能發(fā)揮。
為了真正實現(xiàn)安防監(jiān)控的深度智能，安防海康威視自2016年起即連續(xù)推出了其從前端到后端完善的深度智能產品線，并且圍繞著人、車兩大關鍵的目標，針對性的進行了前后端的產品組合配套，實力詮釋深度智能的實戰(zhàn)效果。
