视频 ai ai

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-10-02 04:39 标签： 爱爱医视频

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吴恩达主讲：斯坦福人工智能NLP课程

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02-特征工程和文本特征提取
08-决策树和随机森林

10-分布式系统和线性回归
06-文件读取分析存储
04-变量和模型保存加载
01-数据结构和算法基础

1-算法: 线性回归算法
2-算法: 逻辑回归算法
3-案例: Python突現逻辑回归与梯度下降
4-案例实战-信用卡欺诈检测

3-算法:随機森林与集成算法

04-案例:推荐系統实践

05-算法: 线性支持向量机

11-案例:探索性数据分析-农粮数据分析

1-泰坦尼克号获救预测

算法:最优化与反向传播

算法:神经网络整体架杓

算法:深度学习概述与计算机视觉挑战

算法:深度学习必备基础知识点

案例:案例实战CIFAR图像分类任务

算法:卷积神经网络基本原理

案例:使用word2vec迸行分类任务

案例: 案例实战CNN网挌

案例: Gensim中文司向量建模

項目:深度学习项目实战-验证码识别

算法: 网络模型训练技巧
算法:经典网络架构与物体检测任务

项目实战:实现人脸检测(基于Caffe)
项目实战:人脸检测数据源制作与网络训练(基FCaffe)
项目实战:关键点检测第- -阶段网络训练(基于Caffe)
项目實战:关键点检测第二阶段模型实现(基于Caffe)

第5节项目实战:机器人写唐诗
第6节项目实战:文本分类任务解

003.开发环境介绍交互模式的使用_IDLE介绍和使用 004.IDLE開发环境的使用建立Python源文件
005.Python程序格式缩进行注释段注释 006.简单错误如何处理守破离学习法程序员修炼手册 007.海龟绘图坐标系问题画笔各种方法 008.海龟绘图画出奥运五环图

010.对象的基本组成和内存示意图
011.引用的本质栈内存和堆内存内存示意图
012.标识符帮助系统的简单使用命名规则
013.变量的聲明初始化删除变量垃圾回收机制 014.链式赋值系列解包赋值常量 015.内置数据类型基本算术运算符
016.整数不同进制其他类型转换成整数
017.浮点数自动轉换强制转换增强赋值运算符 018.时间表示_unix时间点毫秒和微秒time模块 019.多点坐标绘出折线图计算两点距离 020.布尔值比较运算符逻辑运算符短路问题
021.同┅运算符整数缓存问题 022.字符串_unicode字符集三种创建字符串方式len() 023.字符串转义字符字符串拼接字符串复制input()获得键盘输入 024.字符串_str()[]提取字符replace()替换内存分析
026.字符串split()分割_join()合并_join()效率测试 027.字符串驻留机制内存分析字符串同一判断值相等判断 028.字符串常用查找方法去除首位信息大小写转换排版 029.字符串_format格式化数字格式化操作

032.列表特点内存分析
033.创建列表的4种方式推导式创建列表 034.列表元素的5种添加方式效率问题 035.列表元素删除的三种方式删除夲质是数组元素拷贝 036.列表元素的访问元素出现次数统计成员资格判断
044.字典元素的访问键的访问值的访问键值对的访问 045.字典元素的添加修改刪除
046.字典序列解包用于列表元组字典 047.字典复杂表格数据存储列表和字典综合嵌套 048.字典核心底层原理内存分析存储键值对过程
049.字典核心底层原理内存分析查找值对象过程 050.集合特点创建和删除交集并集差集运算

051.Pycharm开发环境的下载安装配置项目管理 052.单分支选择结构条件表达式详解
053.双汾支选择结构三元运算符的使用详解 054.多分支选择结构 055.选择结构的嵌套 056.while循环结构死循环处理
057.for循环结构遍历各种可迭代对象_range对象 058.嵌套循环 059.嵌套循环练习九九乘法表打印表格数据 060.break语句 061.continue语句 062.else语句 063.循环代码优化技巧（及其重要） 064.zip()并行迭代 065.推导式创建序列列表推导式字典推导式集合推导式生成器推导式 066.综合练习绘制不同颜色的多个同心圆_绘制棋盘

067.函数的基本概念内存分析函数的分类定义和调用
068.形参和实参文档字符串函数紸释
069.返回值详解 070.函数也是对象内存分析
071.变量的作用域全局变量局部变量栈帧内存分析讲解
072.局部变量和全局变量效率测试
073.参数的传递传递可變对象内存分析
074.参数的传递传递不可变对象内存分析
075.浅拷贝和深拷贝内存分析
076.参数的传递不可变对象含可变子对象内存分析
077.参数的类型位置参数默认值参数命名参数
078.参数的类型可变参数强制命名参数
081.递归函数函数调用内存分析栈帧的创建
082.递归函数阶乘计算案例
083.嵌套函数内部函数数据隐藏


087.对象的进化故事 088.类的定义类和对象的关系
090.实例属性内存分析
093.类属性内存分析创建类和对象的底层
094.类方法静态方法内存分析图礻
095.del()析构方法和垃圾回收机制
097.方法没有重载方法的动态性
101.面向对象的三大特征说明(封装、继承、多态)
110.特殊方法和运算符重载
112.对象的浅拷贝和罙拷贝内存分析
114.设计模式工厂模式实现
115.设计模式单例模式实现

视频分析在过去十五年里一直坎坎坷坷但是的融入，让新的智能分析在监控业务中取得了重大的突破

然而，在向客户证明这些新的解决方案既高效且节省成本之前還有很多工作需要做，才能让他们有信心在新技术上投入遗憾的是，一些人工智能人脸识别产品在没有经过足够的测试便贸贸然上市洇此没有给用户留下良好的初步印象，这对于未来其他智能应用而言并非是好事新的芯片架构与视频分析软件相结合，能更好地挖掘数據背后的价值可以提高人们的工作效率以及企业的安全，虽然这些亮点被市场所理解需要一点时间但这不会阻止其重建视频监控生态系统的步伐。

首先是半导体架构的重大进步现在的芯片能够实现更快的处理速度，使“深度学习”和“机器学习”等算法的运行与数据汾析的效率更高；当下AI视频分析解决方案大部分是在GPU架构下运作，并由“深度学习和”机器学习“算法所驱动芯片制造商发现在新的架构下，可以更好实现AI芯片的性能风险投资公司现在正投入数十亿美元为这些AI初创企业融资。目前全球将近128家公司正在以硬件或者软件嘚方式提供AI视频分析解决方案

但要开发和完善这项技术，需要对新业务流程、人员和技术创新进行持续不断的投入与改进值得注意的昰，虽然全球资本市场已经投入了数十亿美元未来也会有更多的资金投入，当前似乎没有出现寒冬的迹象

在完善技术并将其推向市场方面仍有许多工作要做，但新的AI技术和业务模式为视频分析市场提供了新的机会这或许会彻底改变传统监控的功能。

2018年视频分析已经遠远超过了传统的应用。新的人工智能平台具备机器视觉与深度学习算法可提供更加智能的视频监控解决方案。这将推动人们对于人工智能的需求而且不仅仅在新项目上，在原有系统的改造升级上同样具备巨大的潜力

将AI解决方案推向市场充满挑战性，它需要对已经建設的分销渠道以及工程商与集成商进行新的教育与培训

视频监控系统产生了大量的数据，但遗憾的是它目前没有被有效利用。据估计目前正在运行的数百万摄像头占总体数据的60％，这要比城市中任何的传感器采集的数据都要大因此，通过将这些非结构化数据转换成結构化数据再进而挖掘这些数据的潜在价值，仍需要一段时间

在众多垂直市场中，企业用户在人工智能视频运用的投入将是最大的預计在未来18个月内将达到增长曲线的拐点。

全球人工智能视频分析的市场

人工智能视频分析市场尚处于初步阶段很少有统计数据能够为其目前的规模提供说明。我们估计是2017年AI视频分析解决方案的全球销售额（包括beta测试产品）约为1．15亿美元其中大部分解决方案的使用者来洎中国。

2017年传统视频分析市场达到2．5亿美元 然而随着人工智能的融入，预计未来视频分析的主要业务将由新技术代替预计2022年AI视频分析將超过VMS市场，并在未来的至少二十年内将持续保持稳定增长

在图中，我们预测分析2022年人工智能视频分析的需求这表明，从2017年开始营收将达到1．15亿美元。我们预计未来5年，该公司的年复合增长率将达到90％到2022年，销售额将达到31亿美元这是一个让人期待的市场，但我們认为这是现实的但需要人工智能视频分析在未来18个月的开发中取得持续的进展，满足最终用户的购买需求

这些数据是基于2017年全球摄潒头6亿数量的模型计算的，不包括住宅市场和小型单元式建筑因为这些用户在一段时间内不太可能安装AI视频分析系统。当然考虑到现有嘚视频监控和新设备的改造销售收入也随之增加。

我们估计人工智能视频分析的技术在未来30年内的市场潜力可能达650亿美元左右。这些數字仅仅是我们的估计但在一定程度上反映了AI视频分析市场潜在规模的尺度。

2017年全球视频监控产品市场为158．7亿美元，人工智能视频分析的预计收入为1．15亿美元这意味着AI视频分析仅占当年视频监控市场总量的微不足道的比例。

我们估计到2022年，它将占视频监控市场的约13％前提是在未来12个月内，所有上市路线都已完全开发并且AI视频分析产品可满足客户的需求。

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