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人工智能與深度學習的關系及應用

閱讀:470發布時間:2022-2-15

  人工智能是什么?
 
  人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是計算機科學下的一個分支。某些方面像人一樣,AI 可以“看到”和“聽到”環境的變化,同時可以根據環境的變化做出合理的判斷和行動,從而實現某些目標。
 
  雖然上面的對比讓 AI 看上去很強大,但是實際上并非如此,AI 在某些場景表現的很好,但是在某些場景表現的很不理想。
 
  所以人工智能對數據的依賴性是很強的,這就需要用到深度學習。
 
  深度學習是什么?
 
  深度學習—是一種機器學習,使用了很多層神經網絡,用不同的抽象方式分析數據。需要大量的數據去支持人工智能進行學習,讓人工智能記住所需要的特征,進行分辨判斷。
 
  深度學習技術的演變
 
  在我們的軟件上是怎么應用的?
 
  FIS智能圖像識別系統主要運用人工智能計算機視覺算法和智能視頻分析兩大功能,通過人體識別模型識別當前圖像中的所有人體和位置,通過車輛識別模型識別當前圖像中的所有車輛和位置,通過煙火識別模型識別當前圖像中的所有煙霧和火焰及其位置。
 
  想要軟件有良好的抓拍效果,就需要使用深度學習來讓人工智能有“記憶”。
 
  比如安全帽識別,需要下載大量的戴安全帽和不戴安全帽的圖片和視頻,在軟件中進行分析,我們會“告訴”人工智能,這是人體頭部戴著安全帽的樣子,那是人體頭部不戴安全帽的樣子,隨著軟件看到不同的圖像不同的視頻,人工智能會記住安全帽的特征,會發現一個類似頭盔的物體戴在人體的頭部,這才算是戴上安全帽,逐漸人工智能會發現,人物頭部和安全帽是同時出現的,會按照這一線索來分析是否佩戴安全帽,這是一個漫長的迭代過程,基于人類的反饋,這個軟件會變得越來越好。
 
  在添加一部相機或多部相機時,人工智能會分析畫面中呈現出來的圖像,經過前期的深度學習訓練,會在圖像中先定位人體的具體位置,確定是個人體后再在人體頭部判斷是否佩戴安全帽,滿足它所記住的特征后才會確定人體佩戴安全帽,沒有滿足特征就會判定人體未戴安全帽,進行報警抓拍提醒,生成圖片并自動保存在電腦中。
 
  · 深度學習

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