人工智能的主要应用领域包括哪几个方面

人工智能主要应用领域包括：1、农业方面。

2、通信方面。

3、医疗方面。

4、社会治安方面。

5、交通领域方面。

6、服务业方面。

7、金融行业方面。

8、大数据处理方面。

人工智能在安防领域有哪些发展

对于该问题，编辑认为：人工智能的发展给安防带来新的发展机会，同时也促进了安防技术的提升和产品应用的精准与效率，推动了城市生活的安全性、便捷化、智能化。人工智能在安防领域通过视频手段实现了破案、楼宇监控、智慧城市等多场景的安防功能，安防与人工智能的深度结合令产品的作用提升，更好的服务于公安、交通、政府。

具体讲，人工智能在安防中可以有以下结合点：一是人工智能凭借算法与智能分析，通过摄像机进行感知化升级，令摄像机可以结合大数据进行分析，以提供最有价值的视频内容。例如海康威视推出的“深眸”系列智能摄像机，依靠强大的机器算法和引擎硬件，通过人脸识别对比，人行为分析等技术实现信息的收集和归纳。二是通过机器深度学习实现信息预警、分析以及相关目标的迅速查找等。尤其在破案方面，人工智能能够帮助公安快速的进行犯罪人员的信息分析，通过对接公安系统跟踪犯罪嫌疑人的行踪轨迹，快速锁定并进行身份鉴别，推进快速破案，提高抓捕效率。三是通过大数据分析实现智慧城市功能。为智慧城市提供图像收集分析、智能泊车、智能仓储、智慧社区、智慧办公、智能城市治理、智慧物流、智慧零售等多应用领域，将智能安防与城市生活的方方面面结合，构建城市大脑。

近些年，安检领域有哪些新的技术应用

介绍一下近些年在安检领域比较热门的双能（能谱）CT技术和基于深度学习的图像识别技术。

安检CT

近十几年来，随着科学技术的发展和制造水平的提升，以通道式X光机为主的安全检查设备在机场、海关、车站、公检法机构、大型活动现场等场所得到了广泛的应用，对预防和制止爆炸、枪击、行凶等案件发生，具有重要的意义。

车站安检：

通道式X光机的透视成像图为物体在垂直于X射线平面的投影图，投影图中像素点表征射线衰减情况，难以穿透的区域（射线衰减大）以深色显示，容易穿透的区域（射线衰减小）以浅色显示。在通道式X光机的透视成像图中，刀具、棍棒、枪支等金属危险品具有较为明显的轮廓和颜色，容易被识别出。

刀具识别：

而易燃易爆的液体、固体爆炸物和毒品的透视成像图与生活中常见的饮料、化肥、洗衣粉、奶粉等相似，难以被有效识别。通道式X光机进行安全检查时，还存在空间分辨率有限、无法分辨出复杂背景中叠放的物质、无法测定物质的真实密度、也无法准确测定物质的有效原子序数等问题。

上世纪90年代，美国的Invision公司和L-3Comm研发出了基于X射线的计算机断层成像安检设备，并相继通过美国联邦航空管理局（FederalAviationAdministration，FAA）的认证，开启了基于X射线的计算机断层成像技术在安检领域的应用。2018年12月，国家标准GB/T37128-2018《X射线计算机断层成像安全检查系统技术要求》正式发布，从功能、性能、电气安全、电磁兼容适应性和环境适应性等多个角度规范了X射线的计算机断层成像设备，使得安检计算机断层扫描（ComputedTomography,CT）设备的设计、制造、验收和使用有据可查，也为安检CT设备的广泛应用奠定了基础。

在安检领域的检测手段中，CT技术是比较成熟并逐渐成为重要的技术手段。由于CT技术能够使得安检无需开箱，实现行李的快速、三维成像检查，有效地识别隐藏的物体，其漏报率和误报率远低于其他准实时成像检测系统，因此，该技术具有独特的技术优势。

与医疗CT和工业CT相比，安检CT的主要特点是：

1）被检物种类复杂，多为体积较小的物品，采用低能量的X射线源；

2）以成像为主，同时关注空间分辨、图象质量及密度识别；

3）在结构上，采用被检物平移、射线源和探测器旋转的扫描方式，扫描速度要求高；

4）系统具有智能分析及报警功能，辅以人工分析。

与传统的X光机相比，安检CT的主要特点是：

1）检测时无需开箱，实现行李的快速、三维成像检查；

2）显示内容丰富，可以显示被检测物的三维图像，能够确定物质厚度，有效地识别隐藏和叠压的物体；

3）可准确计算被检测物质的密度以及有效原子序数，识别爆炸物和毒品；

4）可精确定位爆炸物/毒品在行李中的位置，降低了人为因素的影响；

5）漏报率和误报率极低。

双能（能谱）CT

CT系统常以X光机作为射线源，假设其发出的射线是单一能量的，则根据比尔定律可得单色能量射线穿过物体衰减投影公式：

其中，I表示探测器工作通道接收到的被物质衰减后的辐射强度，I0表示探测器通道接收的未衰减的辐射强度，μ表示线性衰减系数。p(s)为函数沿着路径s的线积分投影值。

但是，通常只有使用同步辐射X光源或放射源作为射线源时，射线才具有单一能量，此时单色投影公式才是准确适用的。而CT系统的射线源多为X光机，其发出的射线是具有连续多色能量分布的射线能谱，物质对射线的衰减值是与能量密切相关的，不能简单利用单色投影公式作为投影数据的数学表达。

在实际系统中，多色投影的连续能谱分布不光由X射线能谱S(E)决定，还会受到探测器能量响应函数μ(E)的影响，所以投影数据对应的能谱是一个综合射线能谱。为了表述简洁，这里将综合射线能谱称为系统能谱，用D(E)表示：

综合以上描述，将多色能量X射线衰减规律表示为：

式（3）也称宽能谱射线条件下的Beer定律，以此为依据得到能谱射线投影公式：

式(4)较单色投影式(1)增加了对系统中能谱信息的表达，理论上是一种更加精确的投影表达式。正是由于传统CT成像无法处理能谱信息，只能将多色投影数据简化近似为单色投影，所以才会在重建图像中引入大量伪影信息。使用相应的双能CT重建算法，则可获得被检物的物质信息。

双能CT重建算法的简单思路与计算流程：

X光双能CT成像利用物质对不同能量X光的衰减效应不同的物理性质，采集两套不同能量(谱)下的CT数据，通过特殊的重建方法，以获取比传统单一能量得到的CT图像更丰富的物质分布信息。双能CT可以近似重建任意单能下的衰减系数图像或电子密度和等效原子序数分布图像对等。一方面，双能CT对于区分密度相似而原子序数有差异的物质具有特殊优势；另一方面，双能CT可以很好地解决由传统CT的多色谱造成的同种材料不同图像和不同材料同样CT值的问题。由于双能CT数据给出一系列单一能量衰减系数图像(无硬化伪影)，这样的系统也被称之为能谱CT。双能CT技术在安检领域得到了广泛的研究和应用。该技术能够准确地重建物质的有效原子序数和密度信息，进而达到分辨物质种类的目的，有效地降低误报率。

包裹实物图：双能CT在安检物质识别中的应用：基于深度学习的图像特征识别

为了保证公共交通运输的安全性，X光包裹安检显示系统已经被广泛地运用到各个机场和车站。但是，人为识别的效率和准确率还是不够高，因为人为观察大量的包裹图像是一个枯燥的工作，安检员会在长时间的工作中分心，很难保证危险违禁物品在人为安检过程中被漏掉，因此催生了自动化智能安检机的出现。当前X光行包检测主要依靠颜色分析法和形状分析法，这两种方法都是靠安检员人工看图和人工判图，其准确性依赖于安检员的自身经验，速度受限于安检员的工作负荷，两者效率都不易进一步提高。因此，面向高通量场景下，对行包中枪支、管制刀具和打火机等典型违禁品进行高速自动识别的需要，针对当前人工看图和判图效率不足的问题，研究并突破典型违禁品的图像自动识别匹配和原子序数特性分析等关键技术，实现对行包中典型违禁品的自动识别和匹配的能力，达到对典型违禁品较好的自动识别，从而较大地提高安检效率。

深度学习是通过逐层构建多层网络，使设备获得更细节的特征且计算效率较高，因而近年来受到广大科研工作者的热捧。深度学习技术在智能装备领域产生了巨大影响。

在Hinton科研小组赢得ImageNet比赛半年之后，Google和百度等公司都发布了新的基于图像内容的搜索引擎。它们继承了Hinton在ImageNet比赛中采用的深度学习网络架构，并应用在各自领域中，发现图像搜索的准确率得到了较大提升。Facebook公司于2013年12月在纽约成立了新的人工智能实验室，聘请了深度学习领域的著名学者，卷积网络的发明人YannLeCun作为首席科学家。2014年1月，Google公司花费四亿美金收购了一家深度学习公司DeepMind，而百度公司在2012年就成立了深度学习研究院，2014年5月在美国硅谷又成立了新的深度学习实验室，聘请斯坦福大学的吴恩达教授担任首席科学家。鉴于深度学习在学术界和工业界的巨大影响，MITTechnologyReview将其列为世界十大技术突破之首。

随着区域性卷积神经网络（RCNN）的出现，深度学习方法在安检违禁物品智能识别中成为一种流行的算法。基于YOLO（YouOnlyLookOnce）和SSD（SingleShotDetection）两种算法架构的深度学习算法获得的网络可以直接输出多个目标以及这些目标的位置，它们在训练到算法实施过程更加的高效，这使得它们也成为安检智能识别中的两种主流算法架构。而这两种目标识别算法架构又是可以基于不同的卷积层阶结构的，为了提高识别的效果，在实际的实施过程中研究人员和工程师们首先尝试的是改进卷积层的结构。

Krizhevsky等人提出的AlexNet结构、Zeiler和Fergus提出的ZFNET结构、Simonyan和Zisserman提出的VGGNET结构都在YOLO和SSD目标识别架构中得到了尝试。

尽管这些不同卷积层结构采用了不同的方式来表征图像信息然后与全连接层的神经元相连，但是在实际测试效果中，可以总结以下特性：卷积层越深，全连接层的维度越大，训练好的网络识别效果越好，但是训练的时间以及识别算法的运行时间都会增加，收敛的难度也会加大；训练样本越丰富，结果也是越好，但是获取样本的时间人力成本也会增加。

深度卷积神经网络是一种机器学习算法架构，同其他机器学习算法的目的一样，深度卷积神经网络是一种为了获得输入到输出的非线性非显式映射的算法。该架构是通过不同阶层的卷积核参数将原始数据（比如图像）改变维度，然后再与神经元多层链接。学习的过程就是迭代调节卷积核参数和神经元参数的过程。该方法既可以使数据集中含有的先验知识影响到原始数据的输入参数上，同时可以更好地限制模型参数在学习过程中的变化，保证其收敛。

对于采集的双能CT图像，要针对初始化轮廓、生长准则以及方向，考虑包裹中块状结构的特点，现阶段有研究人员采用一种改进的几何形变模型算法对图像进行分割。

图像分割算法框架：

研究人员采用FasterR-CNN进行图像的特征提取。FasterR-CNN将区域建议和FastR-CNN融合在一个网络模型中（区域生成网络RPN层），用RPN网络代替了SelectiveSearch，且预测的绝大部分高质量侯选区可以在GPU中完成，使得目标检测的速度大幅度提升，产生建议框的网络和目标检测网络进一步共享卷积特征，实现端到端的检测。

FastR-CNN网络结构如下图，整体检测框架大致为：

该方法分为训练和检测两个阶段，如图所示，可以实现被检物体的精确定位以及特征提取。

基于FasterR-CNN的燃爆物特征提取：结语

双能甚至多能的X射线扫描机相对单能的X射线机器可以具有更多的信息量，可以帮助在复杂的包裹环境下识别不同的物质，对轮廓信息不是很明显的违禁物品可以起到很大的辅助作用。这将会大大提高对不同物质的分类的能力，即使是在好几种物质叠加在一起的时候。

基于深度学习的图像自动检测方法能够自动检测管制物品目标，从而能够有效减少人力资源，提高企业的生产效益。该设备在实际应用中需求迫切，可以帮助维护社会治安、保障公共安全。当前国际、国内反恐局势都非常严峻，管制物品自动检测系统能够提高包裹的检测速度，并且其稳定性相对人工来说更好。

智能家居和智慧家庭的区别

概念不同：智能家居主要是指采用智能化技术来增强居住环境的便利性和舒适度。而智慧家庭的概念则更加广泛，不仅包括智能家居，还涉及到智能治安、智能医疗、环境保护等多个领域。

覆盖范围不同：智能家居的功能主要集中在房子内部，涵盖了温度、照明、安保、家电控制等方面。而智慧家庭则包括居民区内的公共设施、社区治安、交通设施、环境保护等各个方面。

技术侧重不同：智能家居侧重于物联网、人工智能、声控技术等方面的应用，以提升居住体验和生活质量为主要目标。而智慧家庭则更关注城市化管理，倾向于将人们生活的各方面综合起来，用大数据和人工智能技术来分析和优化社区内的环境和公共服务。

控制用途不同：智能家居的控制和管理更多地体现出居民对家庭需求的主动控制。而智慧家庭则更多地考虑到公共资源的优化利用，力求实现更高效的城市管理和服务。

以上是智能家居与智慧家庭的一些主要区别，实际应用中需要根据具体需求来选择落地方案。

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