人工智能的概念提出已经很多年，但最近一次大热是在“人机大战”战胜世界围棋高手李世石的AlphaGo。同样，深度学习和机器视觉的概念也频频出现在我们的视野当中，那么什么是人工智能?什么是深度学习、机器视觉，它们是如何应用在安防领域中?三者之间存在什么样的联系?以下将为您一一解答。

  　　人工智能   　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。   [[165973]]
  　　深度学习   　　总的说来，人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。   　　深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。   　　在安防领域的应用   　　让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据，而占大数据总量60%以上的为视频监控数据，与此同时，视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。   　　深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用：人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪……   　　深度学习算法不是简单地接收数据，它在吸收原有数据的基础上，能够增量式地提升模型的性能，给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制，能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能，哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而最终形成一种良性循环体系。   　　机器视觉   　　机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。   　　由于机器视觉主要是对图像进行识别，因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。以智能交通行业为例，机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点，目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了广泛的应用,具体体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。   　　人工智能是计算机学科的一个分支，深度学习、机器视觉是机器学习研究中的一个领域。深度学习和机器视觉主要是针对图形进行更深层次的挖掘和分析，是人工智能的实际应用。而人工智能除了对图形的处理外，还包括对语音、运动、社交等方面的处理和控制。