人工智能与深度学习的关系及应用

人工智能是什么？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学下的一个分支。某些方面像人一样，AI 可以“看到”和“听到”环境的变化，同时可以根据环境的变化做出合理的判断和行动，从而实现某些目标。

虽然上面的对比让 AI 看上去很强大，但是实际上并非如此，AI 在某些场景表现的很好，但是在某些场景表现的很不理想。

所以人工智能对数据的依赖性是很强的，这就需要用到深度学习。

深度学习是什么？

深度学习—是一种机器学习，使用了很多层神经网络，用不同的抽象方式分析数据。需要大量的数据去支持人工智能进行学习，让人工智能记住所需要的特征，进行分辨判断。

深度学习技术的演变

在我们的软件上是怎么应用的？

FIS智能图像识别系统主要运用人工智能计算机视觉算法和智能视频分析两大功能，通过人体识别模型识别当前图像中的所有人体和位置，通过车辆识别模型识别当前图像中的所有车辆和位置，通过烟火识别模型识别当前图像中的所有烟雾和火焰及其位置。

想要软件有良好的抓拍效果，就需要使用深度学习来让人工智能有“记忆”。

比如安全帽识别，需要下载大量的戴安全帽和不戴安全帽的图片和视频，在软件中进行分析，我们会“告诉”人工智能，这是人体头部戴着安全帽的样子，那是人体头部不戴安全帽的样子，随着软件看到不同的图像不同的视频，人工智能会记住安全帽的特征，会发现一个类似头盔的物体戴在人体的头部，这才算是戴上安全帽，逐渐人工智能会发现，人物头部和安全帽是同时出现的，会按照这一线索来分析是否佩戴安全帽，这是一个漫长的迭代过程，基于人类的反馈，这个软件会变得越来越好。

在添加一部相机或多部相机时，人工智能会分析画面中呈现出来的图像，经过前期的深度学习训练，会在图像中先定位人体的具体位置，确定是个人体后再在人体头部判断是否佩戴安全帽，满足它所记住的特征后才会确定人体佩戴安全帽，没有满足特征就会判定人体未戴安全帽，进行报警抓拍提醒，生成图片并自动保存在电脑中。