而深度学习是需要进行大量的大数据训练，目前有的人工智能企业采用人工对数据进行标注，费时费力。中科院自动化研究所李子青表示：“我认为深度学习还有一定的发展空间，不管是提升算法、改进网络架构，还是通过增大数据标注的方式，提升的空间并不大，它已经接近天花板，具体是多少，我不能给一个定量，我们必须在这方面突破，必须像开复老师说的那样，要形成应用场景的数据闭环，能够利用生产环节的大数据进行自主标注、自主学习，不管你会不会标注，至少是自主学习”。

智能视频分析：向兼容、实景标注和虚拟分层部署发展

　　智能视频分析是一种基于目标行为的智能监控技术，其首先将场景中背景和目标分离，识别出真正的目标、去除背景干扰，进而分析并追在摄像机场景内出现的目标行为。当前视频智能分析领域具有以下技术创新能力：

　　视频兼容：在实际应用中，侦人员只需上传视频，无需记录监控设备厂商型号，系统会自动识别视频的格式封装和码流进行视频预处理。应能支持主流DVR、NVR厂商的视频格式直接播放，也可以将各不同厂商的私有视频格式转换为统一格式，夜视监控摄像头价格，以使用标准的视频播放器播放。应能采用视频还原技术将文件索引丢失、文件头破损和部分内容丢失等原因造成的破损视频文件进行修复还原。采用新技术实现视频兼容预处理，对于加快破案速度，提高大案、要案的破案效率具有重要指导意义。

系统完全按照的各项指标要求来设计体现，系统优势具体如下：

　　1.按照对各省视频监控进行在线率、完好率、达标率进行绩效考核;提供丰富的统计分析功能，为客户提供各类设备运行态势、绩效考核、运维管理等各类报表，并可以根据用户个性化需求进行定制;

　　2.对于各级平安城市视频中制定了GA/T 751-2008 《视频图像文字标注规范》，针对要求对视频图像文字标注进行了诊断监测，对于不规范的视频标注异常予以报警提示;

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