深度优化算法为人工智能安防前景保驾护航

当看到一把锁被撬开，当暗藏的针孔摄像头曝光在荧幕中，当一起起入室盗窃的案件接连发生，我们不由得惊出一身冷汗，安全何在？

在2016年，人工智能给了我们答案。超感IPC、感知型摄像机等都在证实，智能化是视频监控网络化与高清化之后新的竞争热点。

而人工智能在安防上的应用尚未普及，这又是为何呢？

算法优化亟待突破

人工智能于安防上的应用无出两点：其一，是视频结构化技术；其二，是大数据技术。

视频结构化技术包括目标检测、目标跟踪和目标属性提取三点。很好理解，首先要根据视频检测目标是否为有效目标，其次在目标移动过程中判断并找到视频质量最高的一瞬间进行抓拍，最后记录目标属性，例如姓名、年龄等。

大数据技术包括海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。简单解释，是数据的储存、管理、访问，根据算法分析数据，以及利用机器学习算法自动开展多种分析计算，进行风险预测和评估。

无论是目标跟踪判断，亦或是机器分析数据，算法都起到至关重要的作用。而深度优化算法则成为人工智能在安防领域的重中之重。这也是人工智能之于安防亟待突破的一点。

梯度下降算法

目前，梯度下降算法是最优算法。虽然其实用性不高，但许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。

人工智能在安防的应用中，梯度下降算法可以递归性地逼近最小偏差模型，深度优化算法。

优化算法也是华泰科捷追求、探索的目标。我们致力于实现在前端复杂环境下采集海量、精准、高质量的关注物体数据样本，突破性提升后续算法模型的加速、算法性能提升及深度学习模型优化。

安防不可忽视，华泰科捷正乘着科技的翅膀，在人工智能的疆场下驰骋。

相信不久的未来，优化算法的开发，定能让人工智能走进千家万户，为你的安全保驾护航。