深度学习是机器学习方法之一，而机器学习则是让计算机从有关我们周围世界或其中某个特定方面的范例中学习，从而让计算机变得更加智能的一种方式。在所有的机器学习方法中，深度学习是最独特的，因为它的灵感源自我们对人脑探索与研究。深度学习试图让计算机学会很多不同层次的抽象和表达，这可能是使此类系统如此成功的原因。

　　深度学习技术与安防有着很高的契合度，在行业中一直非常热门。众所周知，目前安防监控视频数据正以惊人的速度增长，最初的智能视频分析技术应用中遇到了瓶颈，深度学习技术的兴起则解决了这一困境，使得2018年安防行业发展依然步履不停。当下人脸识别、车辆识别等安防行业极热门的应用均基于这一技术。

　　安防领域是个时刻都能产生海量数据的行业，近两年在AI技术的加持之下，这些数据正在产生新的意义，为安防这个传统行业解决更多问题。

　　安防行业作为人工智能技术天然的训练场和应用场，对于人工智能的落地应用有着迫切的需求，基于安防行业的天然属性，安防行业在人工智能化市场有着深入的投入。出于对市场的敏感，主流的设备解决方案供应商已经发力布局已经纷纷入局，凭借其各自深耕安防行业的经验，都在应用落地取得了不俗的成绩。其中，深度学习方面取得的成绩尤为突出，成为点燃人工智能发展的关键技术。

　　深度学习主要的研究领域在语音识别和视觉方面，而且将深度学习应用到各个方向，可以不同的领域做出不同的技术创新。对于掌握了许多视频图像资源的安防行业来说，深度学习和安防的结合拥有比较高的契合度，即对图像和视频的分析，包括：

　　--在图像分析方面，比如人们熟悉的人脸识别、文字识别和大规模图像分类等，深度学习大幅提升了复杂任务分类的准确率，使得图像识别、语音识别，以及语义理解准确率大幅提升。

　　--在人脸方面，可以实现人脸检测、人脸关键点定位、身份证对比、聚类以及人脸属性、活体检测等等。在智能监控方面，可以做人、机动车、非机动车视频结构化研究。

　　--在文字方面，小票的识别、信用卡的识别、车牌的识别，这些都是由深度学习的算法来做的。同时在图像的处理方面，在去雾、超分辨率、去抖动、去模糊，HDR、各种智能滤镜的设计都是用深度学习的算法。

　　安防行业深度学习主要集中在体分析(人脸识别、人体特征提取技术)、车辆分析(车辆识别技术、车辆特征提取技术)、行为分析(目标跟踪检测技术、异常行为分析技术)、图像分析(视频质量诊断技术、视频摘要分析技术)四大块上。随着深度学习算法的突破，目标识别、物体检测、场景分割、人物和车辆属性分析等智能分析技术，都取得了突破性进展。

　　在深度学习的加持下，近年来基于计算机视觉技术的安防AI已然迎来了它的快速发展期。堃乾智能根据市场所需，推出的以GPU服务器为基础的智能安防体系，利用深度学习技术已实现从安防监控传统的事后复核转变为事中、甚至于事前的预警布控。这也意味着"安防+AI"已经从概念普及、技术比拼，进入到产品、场景、实战应用和生态构建阶段。

　　以视频技术为核心的安防行业，深度学习对视频图像解析的突出作用使得安防监控系统突破原有的限制，同时为大数据分析研判提供了重要技术支撑。堃乾智能推出的GPU服务器融合了强大的视频图像处理能力，可支持结构化、半结构化与非结构化数据的云存储与实时检索；单机支持业界性能高640路人脸比对、200亿人车物数据结构化与2.4亿人脸库数据秒级检索，真正实现了视频大数据在后端的超强处理。

　　除了人脸、人像等面部识别的爆发式增长，另外。在基于面部特征识别技术的情绪识别领域，以及基于人体形态的步态识别等也在深度学习技术的基础上呈现快速发展。

　　深度学习算法的成熟，使得生物识别的准确率得到大幅提升，这就保证了依托人体生物特征包括人脸、形态、情绪、语音等方面建立人员身份认证应用超越原有范围，开始走向大规模的应用推广。同时，以深度学习算法为基础的计算机技术的进步，为生物识别提供了强大的计算和分析工具。反过来，巨量的生物特征数据也为机器训练提供了丰富的素材，"大数据成为人工智能的燃料"。

　　深度学习算法促使识别准确率大幅提高，直接建立了从数据到目标模型的映射，极短的时间内就可以提高场景应用的效率和适配性。堃乾智能始终相信，未来安防解决方案并不是初级的解决用户需求，更多的是通过深度学习算法挖掘大数据，为民众提供更可靠的安全性和便捷性，这也是堃乾智能作为一家深耕安防领域的企业一直所追求的目标。

　　【本文部分内容摘自：太平洋电脑网、乾小艾说科技】