在安防领域，近年来深度自学的技术，十分大的数据量和计算出来量可以扩展地用于，多达了我们的想象。同时我们也对人所谓的智力，当时有一些错误的幻想，实质上深度自学的茁壮十分的较慢，它可以在安防领域获得十分好的应用于。

　　深度自学作为机器学习研究中的一个领域，其动机在于创建、仿真人脑展开分析自学的神经网络，它仿效人脑的机制来说明数据，例如图像、声音和文本等。目前，深度自学的应用领域中约有70%都在图像识别方面，融合安防领域的现状，这就意味著，深度自学在这一领域必定不会有颠覆性的发展。随着大数据与高清摄像机应用于的普及，安防大数据时代早已来临，海量高清及以上分辨率视频数据给安防产品技术带给了大数据，这也就沦为深度自学在安防领域终将较慢发展的贫瘠土壤。

　　海康威视　　在安防行业，牵涉到的数据信息类型更加多。其中，99%以上的数据，还包括监控视频录像、报警视频、车辆卡口图片、人脸抓拍图片等都所谓结构化的，要想要对这数据展开更进一步分析，做数为人所用，就必须将非结构化的数据结构化。

和以往的传统智能算法比起，深度自学可以像人类大脑一样收集信息，并将这些信息转化成为适当的不道德，在解决问题视频结构化问题方面更加智能。　　在今年北京安博不会揭幕的前一天，海康威视举办了新品发布会，公布了基于深度自学技术的从前端到后端全系列智能安防产品，新品涵括浅眸系列智能摄像机、神捉系列智能交通产品、超脑系列智能NVR、脸谱系列人脸分析服务器等。

　　宇视科技　　和以往的传统智能算法比起，深度自学可以像人类大脑一样收集信息，并将这些信息转化成为适当的不道德，在解决问题视频结构化问题方面更加智能。　　在安博不会现场，宇视基于Movidius+NVIDIA芯片全球战略亮相的深度自学人脸识别摄像机、深度自学智能交通抓拍机、深度自学USB智能棒、昆仑结构化智能分析服务器、智能存储融合一体化设备等皆有展出。　　初看之下，深度自学或许是一种万能的方法，什么问题都需要精彩解决问题，然而就深度自学的明确应用于而言，目前仍然不存在三大主要难题：第一是大数据标定的问题，深度自学领域的一句流行语谁掌控着数据谁就掌控着市场，就充份地说明了这一点；第二是计算出来量过大的问题，在明确应用于中随着数据和网路层次的减少，不仅训练花费的时间在大幅度减少，测试时间也在减少，在明确应用于中很难构建前端简化和动态化；第三是训练发散问题，以在图像识别中应用于最少的卷积神经网络(CNN)为事例，目前早已经常出现了几百层的网络结构，训练过程中一般使用梯度上升的方法，这一过程中如果层数过多，数据初始化不合理就很更容易不发散。

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