人工智能深度学习在智慧工地中的应用

在大数据人工智能飞速发展的当下，人工智能频繁地出现在大众视线中。随着现代化信息技术在各行各业的不断运用，人工智能与电子信息技术的结合更是将其推向话题热点。人工智能逐渐成为当前我国发展的重要内容，而机器学习作为人工智能研究的关键，自然也成为众多科研工作者的研究重点。深度学习作为机器学习研究内容的其中之一，是以人工神经网络为主体结构，在教育、交通等多个领域已经初具应用模型。

深度学习和卷积神经网络在智慧安防系统的应用深度学习是机器学习的一个分支，是指从有限样例中，通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。如何更好地解决分配问题则需要依靠神经模型，目前此系统运用的是卷积神经网络。卷积神经网络是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。当前，卷积神经网络已经成为计算机视觉领域的主流模型。通过引入跨层的直连边，可以训练上百层乃至上千层的卷积网络。

智慧安防系统设计就是借助卷积神经网络技术，将不同类型的安全隐患，通过图像输入→积层→汇聚层…→全连接层→输出层运行模型，不断完善安全隐患数据库，不断优化、提高系统运行的准确性和快速性。

在智慧安防系统搭建中，结合深度学习算法和人工精神网络理论，基于卷局神经网络，利用大量机械学习训练样本，构建目标检测模型。

实时采集前端摄像头视频流数据，根据构建的检测模型自动实时分析视频流数据，一旦与检测模型相匹配，实时告警。

系统长时间运行生产大量数据，通过大数据深度分析，二次开发利用，实现从数据到价值的高效转化。

将安全管理人员从周期性、繁琐性、长期性的巡回工作中解放出来，实现人工智能新技术在智慧工地现场中的应用，实现“电子安全员”的监督职能。