第127章-深度學習算法（2/2）

在研發資金匱乏的情況下，易師良和袁為還能讓實驗室堅持運轉到七月份，已經很難得了。

幾個人在大樓里參觀了一圈兒，除了設備儀器外，也沒有什麼可看的。

等到會議室落座後，袁為又向陳淮一行介紹了一下智能視覺分析和深度學習算法的市場應用空間，以及實驗室目前已經取得的一些研究成果。

智能視覺分析是指針對計算機圖像視覺分析技術，通過將場景中背景和目標分離進而分析並追蹤在攝像機場景內出現的目標。

用戶可以根據視頻的內容開啟分析功能，通過在不同攝像機的場景中預設不同的報警規則……

一旦目標在場景中出現了違反預定義規則的行為，系統就會自動發出報警，監控工作站自動彈出報警信息並發出警示音……

用戶可以通過點擊報警信息，實現報警的場景重組並採取相關措施。

智能視覺分析技術用於視頻監控方案通常有兩種：第一種是基於智能視頻處理器解決方案的嵌入式系統;第二種是基於工業計算機的解決方案。

在嵌入式系統方案中，視頻分析設備被放置在IP攝像機之後;而基於工業計算機的解決方案只能控制若干關鍵的監控點，這項技術在未來的市場上將會有極其廣泛的應用空間。

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。

學習算法的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。

深度學習是一個複雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。

深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。

說到自己研究的專業方向，袁為還是相當自豪的，有些期許地看向陳淮：「聽高明說，陳董也是江大信息工程專業的高材生，想必您對這個行業也不陌生吧？」