自从道路视频监控系统兴起之后，目前城市视频监控建设即将进入扩张与结构改变的阶段，在这种需求变革下，安防监控系统将需要更多元化与人工智能化的整体5357cc拉斯维加斯手机版。现代化的公共安全已不再仅止于无限的扩充影像监控覆盖密度、广度以及追求超高清解晰度，而是透过这些人工智能化的手段与工具，让安防时代更进一步，转向注重数据采集、应用和管理的人工智能化AI安防时代。
　　

  面对这样的挑战，AI安防监控使用者如何能在大量增加的数据中，利用既有的人工智能技术快速获取有价值的资料，便成为当前最重要的话题。以下简述几种与AI安防监控结合的AI人工智能技术：
        1、人工智能的模式识别技术
　     通常在监控系统收集的影像数据资料中，资料本身并不具价值，必须再经过深度挖掘、分析资料中影像呈现的数据模式，才会产生出真正有用的价值。未来是大数据的时代，数据资料的模式识别将备受重视。
        2、人工智能的深度学习技术
       此为AI人工智能机器深度学习研究中的新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网路，它模仿人脑的行为思考机制来解释数据资料，例如影像内容、声音和资料本身。未来要让AI人工智能的机器深度学习能够大行其道，数据资料本身将是最主要的关键因素，而影像监控资料占大数据总量的60%以上，也就是说，影像监控领域有70%以上的数据资料分析是用来进行影像识别。目前这种AI机器深度学习在AI安防产业的诸多领域都取得了很大进步，包括：行人检测、车辆检测、非移动车辆检测等，其识别准确率甚至超过人类的眼睛判断。
      3、 AI人工智能的前端识别技术
      AI安防监控智能化，系统就需有基于AI人工智能相关的「影像识别」运算技术，才能够开发出一系列的智能化监控应用设备，因此前端识别技术也就成了AI人工智能的第三个本质技术。
      在AI人工智能分析市场的创新推动下，人们挖掘影像监控中有价值的数据资讯，并不仅只是局限于当前人、事、物的基本资讯而已，同时也需依靠厂商强大的研发能力，可以不断对AI安防大数据采集的关键资讯进行有效补充，不但为最终的大数据平台带来更具附加价值的资料，也为深度的AI人工智能在AI安防产业数据应用下，提供源源不绝的产品发展动力。
      1、更智能的AI应用
分布式结构可以包含云计算和边缘计算。它将人工智能(AI)算法从云端扩展到本地视频录像机和服务器，并进一步扩展到安全摄像机等边缘设备。三层架构都支持构建一类新的AI驱动应用目标，甚至更智能，更快速。云端摄像机视频分析和深度学习功能的结合可以改善视频分析。摄像机可以配备基本的视频分析，它们与云基础设施相连，可提供额外的深度学习算法。这些摄像机提供计算机视觉预处理，而大量详细的分析则可以在云端神经网络中处理。
      2、从边缘到云端的数据分布
      云计算允许具有各种计算功能的用户在私有云或位于数据中心的第三方服务器上存储和处理数据。然而，随着计算业务变得越来越频繁和复杂，对数据处理性能的需求甚至更高。在数据传输到云端的过程中，云计算消耗了巨大的网络资源和时间，这些都导致网络拥塞和低可靠性。
      3、云端增加了AI功能
      云端提供了AI和深度学习应用所需的额外数据计算功能。
      4、边缘系统的优势
      深度学习和神经网络计算无处不在。它们现在已经在本地计算机，嵌入边缘设备的系统中，甚至云端广泛使用。

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