安防大数据需要深度智能

随着各地视频接入规模的迅猛增长及视频监控对高清、智能、联网的要求越来越高，每天产生的数据量正以惊人的速度在不停增长。安防行业正迈向全新的大数据时代，数据越来越成为最宝贵的资源，如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要，安防大数据技术时代应运而生。

一切智能化的应用都将在数据结构化的前提下实现，安防大数据技术将是实现安防智能化最基础的手段。

然而在安防大数据时代，面对井喷式增长的视频监控数据量，一些只停留在浅层次分析识别的传统智能算法，已无法满足深层次数据价值挖掘的需求。

显然，我们需要有更深层次的智能，应用人工智能来帮助我们做到这一点，而这其中的关键点便是深度学习算法的应用：

一、准确率更高，应用深度学习算法的深度智能设备，可以自行提取更多更详细、更微小的特征，从而使得识别分类对象的准确率越高，也就是说：深度学习让智能有了质的飞跃；

二、环境适应性更强，同样是环境特征的提炼，深度学习算法可以自行提取更丰富、更适合的特征参数，从而达到更强的抗环境干扰能力。这样意味着，深度学习的产品可以应用到更广泛的环境当中；

三、识别种类更丰富，理论上只要有足够多的样本进行训练，深度学习能够实现比较精准的目标分类识别，自主特征识别的特点，又让深度学习特别适用于抽象、复杂的关于人的特征、行为的分析领域。 

现在深度学习智能产品虽然在市场上各家的宣传侧重点各有不同，但其出发点都在于人体分析(人脸识别、人体特征提取技术)、车辆分析(车辆识别技术、车辆特征提取技术)、行为分析(目标跟踪检测技术、异常行为分析技术)、图像分析(视频质量诊断技术、视频摘要分析技术）四大块上。深度学习算法让感知设备不仅具有感觉，也能够辨别与分析。如下面视频所示，千视通的视频大数据结构化平台就支持对人特征、人骑车、人脸数据、车辆的结构化。