海康威視發表專題文章：深化監控價值

杭州2017年7月11日電 /美通社/ -- 深度學習已經席捲整個IT行業，為眾多應用帶來了好處和更好的分類。受人腦運作方式的啟發，該技術使用分層學習過程，使電腦能夠對數據進行分類、存儲和訪問，可供學習參考。這意味著它可以使用整個圖像來識別，而不是依靠圖像的單獨元素。這是一個累積的過程，涉及的元素越多，分類越好，「學習」也就更好。

深度學習信息圖

這項技術對於人臉識別和圖像分類的好處使其在安防領域具有巨大的價值。它涉及到安防行業的各個方面，從人臉和車輛檢測到行為分析。這使安防重點從被動應對問題轉變為能夠在問題發生前進行預測。

海康威視已經採用了這項技術，並且開發了一系列創新產品來较大限度地利用這項技術。如海康威視「深眸」系列專業級智能攝像機，可針對人、車、物的特征、行為和事件進行精確的檢測識別和分析；以及海康威視「超腦」NVR，模仿人腦的記憶及思考，內嵌先進的深度學習智能算法。創新的NVR+GPU模式，兼顧傳統NVR優勢的同時增加了視頻結構化分析功能，大大提升了視頻的價值。

顯然，這種多層方法使用了大量的內存和性能，這也是過去幾年這項技術變得更加普及的原因之一。在深度學習發展初期，需要採用1000台設備和16000個CPU來模擬神經網絡，而如今只需少量GPU。海康威視與较大的芯片組品牌英特爾和英偉達合作，共同探索深度學習為監控行業帶來的種種可能性。海康威視的創新對此也有促進作用，H.265+編解碼器從根本上降低了傳輸帶寬和數據存儲容量要求。這意味著即使共享和存儲的數據激增，質量也不會受到影響。

深度學習的應用十分廣泛。舉例來說，該技術使系統能夠提供黑名單/白名單警報，這在門禁場景中非常有用。此外，也可用於識別異常行為，比如當發現有人在附近遊蕩時，可幫助安保人員防止問題發生。

新的優質產品系列將進一步提高安防系統的質量和能力。它們還將使安保人員能夠開始規劃如何避免問題發生，而不是被動應對問題。整個行業可能將朝著這個方向發展，利用人工智能來改變世界，海康威視的解決方案可助其一臂之力。

欲瞭解更多信息，請閱讀我們的文章《How Deep Learning Benefits the Security Industry》（深度學習對安防行業有何助益），點擊此處鏈接。

請關注海康威視網站，新款 DeepinView 和 DeepinMind 產品將於今年晚些時候推出。

圖片 - https://photos.prnasia.com/prnh/20170710/1892893-1