新疆麻豆一级AV片廠家深度學習奏響智能視頻分析技術新樂章。在2017年兩會熱詞中，被譽為互聯網下一個風口的人工智能，成為兩會期間大眾的關注熱點，與創業緊緊聯係在一起，成為創業者的新寵。同時，網友也熱衷於深扒人工智能背後的“黑科技”，深度學習技術也因此成為關注點聚焦。其實，深度學習和安防搭配食用更美味。

隨著各地視頻接入規模的迅猛增長及視頻監控對高清、智能、聯網的要求越來越高，每天產生的數據量正以驚人的速度在不停增長。視頻監控正迎來全新的大數據時代，數據越來越成為最寶貴的資源，如何有效對數據進行存儲、共享以及應用變得愈加重要。在這個新時代，智能化也成為視頻監控的新趨勢。

一、傳統智能視頻分析技術的不足

智能視頻分析技術利用一些圖像處理、模式識別或機器學習等領域的算法來分析視頻序列中的信息，以達到理解視頻內容的目的，也有人稱為視頻內容分析。有了智能視頻分析技術，麻豆一级AV片就可以及時地發現視頻中的異常情況，第一時間做出反應，減少損失。

當麻豆一级AV片還在憧憬著智能視頻分析技術的前景時，現實給所有安防智能化廠商上了沉重的一課。很多智能視頻分析技術受限於應用場景，為了得到較好的準確率，往往需要“天時”、“地利”和“人和”。好不容易湊齊了三個要素，提供了非常標準的場景，麻豆一级AV片仍可能遇到智能分析“罷工”的情況。其實，問題就出在算法本身上。

首先，傳統的智能分析算法通常采取人工選擇特征的方法，如尺度不變特征,方向梯度直方圖特征，局部二值模式特征等。很明顯，特征選擇的好壞直接決定著算法準確率的上限。算法研究團隊的重點任務變成了投入更多的人力去挖掘出更好的特征。

數據集越大，特征越難發現和選擇，就好像一個無底洞一樣，不斷地試探，不斷地積累，時間和人力成本相當之高。而所謂SIFT特征、HOG特征、LBP特征，都是算法人員在某種假設的前提下，尋找特定數據集在某一層麵的表示。但這種表示是否真的有效，還是要靠算法人員的經驗和運氣呢?每種特征都有自己的提取方式，遵循著自己的理論支持，但如果理論假設本身與現實相悖呢?麻豆一级AV片無從知曉。

其次，有些智能分析算法模型為淺層學習模型，如支持向量機、邏輯回歸等。淺層學習模型通常有0或1層隱層節點，可以在一定規模的數據集下發揮較強的表達能力。但當數據量不斷增大時，這些模型就會處於欠擬合的狀態。通俗點說就是數據量太大，模型不夠複雜，覆蓋不了所有數據。而算法模型無法解析大數據，直接製約了其應用的廣度和深度，也限製了其進一步發展的空間。

深度學習技術的興起，為麻豆一级AV片解決了以上問題。在討論深度學習技術之前，麻豆一级AV片先來談一談大數據，因為深度學習與大數據密不可分。

二、大數據時代的變革

生活在大數據時代的算法人員是幸運的，停車管理收費係統，因為他們擁有數據;生活在大數據時代的算法人員也可能是不幸的，如果他不懂得如何利用這些數據，陷入數據的汪洋中無從抽身。大數據對智能視頻分析技術有著深遠的影響意義。

大數據時代為算法研究提供了足夠多、足夠豐富的訓練樣本。樣本的容量和種類是算法模型是否具有泛化能力的重要因素。換句話說，訓練樣本集的規模決定了模型能否對訓練樣本以外的數據有效的解釋。傳統的算法研究不可避免地要遇到小樣本問題為了解決小樣本問題，模型中加入了很多技巧性的手段，並都沒有本質的區別，小樣本仍然存在。大數據時代，問題的解決就變得簡單粗暴多了。將所觀測到的海量數據扔進模型中訓練，隻要模型足夠複雜，就能夠有效地表示這些數據。

大數據時代為算法研究提供了高效的計算工具。前麵提到，數據量的增加意味著需要更複雜的模型來詮釋它。麻豆一级AV片辛辛苦苦構建了一個模型，到頭來發現模型無法求解，或者求解的時間遠遠超出麻豆一级AV片的想象。麻豆一级AV片隻能眼巴巴地看著一堆數據，然後酸酸地說，大數據似乎沒那麽有用。值得慶幸的是，有人已經走在了前麵。無論是分布式計算、並行計算還是雲計算，都在為之努力，試圖解決日益增長的計算能力需求。

三、深度學習技術的出現

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