智能分析之深度学习和整体解决方案.doc

深度学习是智能分析的核心技术之一，它模仿人类学习的过程，通过不断学习物体的多个特征来辨认物体。智能分析系统在识别新物体时，最初只能判断出物体的基本属性如运动、颜色和形状，但无法识别具体是什么。通过深度学习，系统能够记忆不同物体的特征，如人脸的五官特征等，并将这些信息保存在数据库中，通常采用XML格式。深度学习过程需要通过预处理图像、提取特征值等手段建立特征大数据集合，并使用训练模型提取特征。 智能分析系统的工作流程包括预处理阶段、特征提取、分析对比以及后期处理。在预处理阶段，系统需要去除光亮条件、噪声、设定阈值等干扰因素。在特征提取过程中，系统通过成千上万次的图像处理来构建特征数据库。分析对比则通过找出视频中的变化对象并判断是否为目标对象，然后提取特征值与数据库中的值进行对比，以此来确认物体的身份。 智能分析系统在实际应用中需要一个良好的平台来呈现效果。智能分析预警平台可以将分析结果直观地展示给用户，并提供丰富的体验，如视频联动功能。当前市场上的智能分析厂家大多来自非安防行业，他们虽有出色的算法，但缺乏完整的产品链和解决方案。而安防行业虽有强大的视频监控能力，却缺乏兼容智能分析算法的数字矩阵平台。 为了提高智能分析的兼容性和实用性，平台必须具备安防的常规功能并能兼容各类智能分析算法的SDK。此外，平台还需要具备数据过滤、视频编解码处理等能力，并提供针对智能分析算法的性能优化解决方案。因为智能分析对性能要求非常高，尤其是在处理复杂的算法时。 在实际应用中，智能分析系统不仅需要显示分析结果，还需要联动周边多路图像，执行一系列预案处理，包括拼接放大图像、球机转动、联动门禁、警铃、喷头、灯光、抓图、报警录像等。这些联动预案涉及到的功能需依托于安防平台的综合性能，以确保系统的高效率和准确性。 智能分析系统的广泛应用还需要解决算法的通用性和易用性问题，以及如何让算法在不同的硬件平台上运行并保证性能，这些都是目前技术发展的关键所在。随着技术的不断进步，预计未来智能分析将更加融入民用市场，为社会安全和监控带来更多的便利和保障。