视频结构化助力智慧城市建设。从技术角度来说，智慧城市就是感官、分析和萃取城市系统的各种信息并作出比较不应对系统的一整套城市管理系统，其中，完整的视频数据是城市系统信息的最重要组成部分。现如今，海量视频数据已是必定，必须一套可以自动从视频中萃取结构化信息的方案，把视频、图像“翻译成”成机器可以解读的语言，并展开留存，保证先前获取给上层应用于平台调用和处置的素材。

　　视频结构化的意义　　视频或者图像数据，从前端传感器必要取得，从技术上来说，是一种非结构化信息。只有在构建结构化处置之后，才能将其中有价值的数据直观、高效的留存、处置和应用于。　　在智慧城市建设中，有成千上万路监控摄像头或者传感器，昼夜不时地监控或收集其他原始数据。

其中，不会产生海量的音视频数据，必须监控管理平台处置。即便人力丰沛的情况下，面临可观的视频数据，拒绝较慢、精确地从海量数据中寻找有效地的信息，完全是不有可能的。

受限于肉眼辨识劳动强度的无限大，在再次发生紧急事件时，人力调配和视频资源往往不存在对立，不依赖计算机自动展开检验，必定导致贻误战机。　　视频结构化就是构建将海量视频中的人、车目标展开萃取并辨识的过程。一旦有最重要事件再次发生，系统就可在数据库中较慢查询到关键的“人”、“车”、“物”等涉及音视频线索。针对海量监控视频录像的事后分析，传统以人海战术居多的视频线索查询，似乎无法符合高效查询，于是以面对极大挑战，急需一种更加高效的、自动的、智能的系统构建上述市场需求。

　　深度自学讲解　　过去几年中，归功于高速的计算出来芯片(GPU)及大量的标示数据，作为当下最风行的机器学习方法，深度自学在各个应用领域中都获得了突破性的成绩，未来人们不会享有大量的AI，各种为私人自定义的AI，还包括医疗领域，制造业领域，在商业方面也不会有各式各样的AI应用于产生，还包括：营销，供应链，预测及人力资源等，AI不会以各种有所不同的方式经常出现在我们身边，例如：机器人，无人机和一些小型机器，AI将使机器极具智能化，使其显得更为安全性易懂。未来的AI发展速度将打破摩尔定律。由于完全所有的人工智能领域的问题都可以转化成为分类问题，因此机器学习的基本步骤可分成如下形式：　　如上图右图机器学习是一个级联串行结构，因此每一环节的处理结果都会影响到最后的分类效果，在传统的机器学习中针对其中的各个环节都有其各自独立国家的算法。

由于上述方法具备各自独立性，因此传统机器学习算法在处置问题时必须对各个环节展开优化，并通过人组优化方法在各个模块中挑选拟合的人组方式。　　与传统机器学习比起深度自学可以把机器学习中的各个部分合成一个整体结构，通过统一的训练方法(Backpropagation)对其中所有的参数展开调节。

当前人们所指的深度自学主要是以CNN(卷积网络)为核心的一系列应用于算法，其算法结构如下图右图：　　上图中的每一层都是使用卷积方式与某一卷积核展开卷积所获得的结果，每一结果代表了从完整图像所萃取的特征，通过级联方式对图像或信号展开特征提取，最后获得人们想的分类结果。　　融合深度自学技术，构建视频结构化　　在安防行业中，通过深度自学对视频展开结构化信息提取，已完成了传统算法无法已完成的功能，算法效果也获得大幅度提高。

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