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        人工智能(AI)是計算機科學的一個分支，它企圖模仿人類智能的實質，造出一種新的能以人類智能相似方式工作的智能機器。東莞安防監控公司表示人工智能的范圍很廣，如機器人、數據挖掘、計算機視覺／聽覺、機器學習、專家系統等。在機器學習的眾多方法中，有不少已經在視頻分析中廣泛采用，如支持向量機(SVM)，隱馬爾可夫模型(HMM)、條件隨機場(CRF)、……。其中，近年來的基于人工神經網絡(ANN)的深度學習(DL)是一種新的高效能的視頻分析算法，正在逐漸成為視頻分析中的主流方法之一。

        深度學習采用多層的神經網絡的方法來比較、分析(視頻)數據，得到有用的結論。它的強大的學習建模和分類比較能力，使它能夠用于處理非常復雜多變的實際數據，特別是非結構類視頻數據。在多種機器學習方法中，有監督學習的深度學習方法，如卷積神經網絡(CNN)，在視頻分析中已表現出優越的性能。CNN的多層網絡結構可以有效地學習輸入視頻數據與相應輸出結果之間的復雜映射，可以自主建立隨時問和內容而變化的分析模型。在基本深度學習方法的基礎上，多種改進和變形的深度學習算法正在不斷涌現，包括多種無監督的學習方法。

        深度學習是相對淺層學習而言的，都是基于多層人工神經網絡進行的，“深”和“淺”主要指的是神經網絡的隱含層的數量而言的。一般含一兩個隱含層的人工神經網絡(ANN)謂之淺層網絡．早期的ANN大抵如此。深度學習網絡的常常含有幾個、十幾個、甚至更多的隱含層，隱含層數多是深度學習的一個主要結構特點，其優點是通過組合多個低層特征形成更加抽象的視頻數據高層屬性的類別或特征，從而可以解決復雜的信號處理或分析問題。

        根據圖像的局部統計特性，深度學習可采取卷積策略，對輸入圖像進行分塊卷積操作，形成卷積深度學習網絡(CNN)。卷積生成的圖像特征數據還可采用池化)等精簡方法，降低特征的數量，加快深度學習的處理速度。輸入視頻經過若干層神經網絡的處理以后，在輸出層輸出具有一定語義的處理的結果，如“某個目標，，為“異常’’目標，視頻中的某個群體的行為“正常”，等等。卷積深度學習為監控視頻分析中的智能化提供了一條切實可行之路。

智能監控視頻分析的實現及應用

        基于深度學習的智能視頻分析可以硬件或軟件方式，前端或后端方式，實時或事后方式來實現。總之可根據實際需要和可能，選擇最好的方式進行，或將多種方式結合進行，主要取決于兩方面因素，即軟件算法和硬件基礎。

        軟件方面最關鍵的是的深度學習算法的優劣，要求高效、簡捷的學習算法，包括有監督學習和無監督學習，基于計算機、云計算和嵌入式的計算方式，合理的學習網絡結構，如循環神經網絡(RNN)、深度置信網絡(DBN)等。比較簡單的深度學習可以在遠端攝像機內嵌入式實現，復雜的視頻分析可以在計算機、工作站，甚至云端計算上實現。現在已出現不少機器學習、深度學習的開源程序、商業和實驗軟件，為我們迅速入門和應用深度學習技術提供了方便。智能視頻分析雖然主要依靠的是軟件，但軟件的運行基礎是硬件結構，因此硬件平臺的水平高低直接決定深度學習的能力和速度。

        至于智能視頻分析在監控方面的應用，可以說幾乎目前常見的東莞監控系統都可智能化升級，其主要應用領域包括：

        (1)人臉識別，目標檢測與跟蹤，個體／群體行為判定。

        (2)車牌／車型識別，違規車輛識別，人流／車流統計。

        (3)智能樓宇，居家養老，庫房倉儲監管。

        (4)公安偵破，防災救援。

        其他應用領域還很多，如教育領域的考試違  規識別；公共場所的周界防范，遺留物檢測，人群密度檢測，煙火檢測等。例如，廣東迅通科技股份有限公司的視頻圖像智能分析系統采用深度學習的智能分析的方法進行人臉識別、車牌識別和超分辨率重建等，取得了好于一般視頻分析的結果，圖4為某一車牌識別結果，曾經用其它方法未能得到完全準確的結果。 

        人工智能已成為新一輪產業革命的引擎，視頻監控產業正在把握這一重大發展機遇，根據自身的特點和需求，把人工智能技術與產業升級改造有機結合起來，給自身技術的智能化發展注入了新的動力。其中，深度學習技術在視頻監控領域已經初現風采，應用范圍在逐步擴大，分析效果(尤其是準確度)越來越好，可在一定程度上替代人工操作，提高工作效率。但從總體上看，監控視頻分析的智能化進程當屬起步階段，智能化程度并不高，尚存在不少制約發展的瓶頸問題，但隨著世界范圍內對安全防范的重視，隨著中國“平安城市”、“科技強警”、“智能交通”等重大工程項目的不斷推進，智能化視頻監控技術的發展必然會越來越快，其社會效益和市場前景也會越來越好。

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