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智能监测系统介绍
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你可能喜欢你真的了解机器学习、人工智能、统计建模吗？
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　　　　分布式计算、云计算、人工智能　　机器学习、深度学习、统计建模　　这些最新的词汇大家应该都有所了解　　但你真的了解这些词的意义吗？　　今天就让超模君带你好好了解一番　　一、机器学习　　机器学习是以数据为基础，它专注于为回归和分类算法。其底层随机机制往往是次要的、不被重视的。当然，许多机器学习技术也可以通过随机模型和回归计算来定义，但数据并不是由模型生成的。相反，机器学习主要是为了辨识出运行某个特定任务的算法或技术（或者是二者兼有）：顾客最好由k-Means聚类，或者是DBSCAN、决策树、随机森林，还是支持向量机？　　简而言之，对统计学家来说，模型是首要的，对机器学习专家来说，数据才是排在第一位的。因为机器学习强调的是数据，而不是模型。把数据分离成训练和测试组的验证技术是非常重要的。一个解决方案的优劣不在于p值，而在于证明这个解决方案在以前看不到的数据方面预测良好。把一个统计模型和一套数据匹配，或者为一套数据训练决策树，就需要评估未知量。决策树的最佳分割点，是由预估参数数据决定的，而预估参数是由从属变量的条件分布决定的。　　没有一种技术能够自称会学习。训练才是塑造某物的必经之路。学习，从另一方面来讲，就暗示着获得新的技能，而训练是学习的一部分。通过训练一个深度神经网络，也就是说，通过输入数据设定好它的砝码和偏向，它就学会了分类，这个神经网络就变成了一个分类器。　　二、深度学习　　当一个机器学习系统不是去通过编程是实现某一项功能，而是通过编程去学习一项能力，这就是一个真的学习系统，被指定去学习完成某项任务的，称之为深度学习。深度学习也是一种数据驱动型的实践。跟机器学习不同的是，深度学习不依赖于强悍的算法技术。几乎所有这种形式的机器学习应用，多是以深度神经网络为基础的。　　深度学习被频繁应用于各种弱人工智能应用，在这些领域，机器会去做人类的工作。　　三、分布式计算　　分布式计算简单来说，是把一个大计算任务拆分成多个小计算任务分布到若干台机器上去计算，然后再进行结果汇总。 目的在于分析计算海量的数据，从雷达监测的海量历史信号中分析异常信号(外星文明)，淘宝双十一实时计算各地区的消费习惯等。　　海量计算最开始的方案是提高单机计算性能，如大型机，后来由于数据的爆发式增长、单机性能却跟不上，才有分布式计算这种妥协方案。 因为计算一旦拆分，问题会变得非常复杂，像一致性、数据完整、通信、容灾、任务调度等问题也都来了。　　举个例子，产品要求从数据库中100G的用户购买数据，分析出各地域的消费习惯金额等。 如果没什么时间要求，程序员小明就写个对应的业务处理服务程序，部署到服务器上，让它慢慢跑就是了，小明预计10个小时能处理完。 后面产品嫌太慢，让小明想办法加快到3个小时。　　平常开发中类似的需求也很多，总结出来就是，数据量大、单机计算慢。 如果上Hadoop、storm之类成本较高、而且有点大才小用。 当然让老板买更好的服务器配置也是一种办法。　　四、统计建模　　统计建模其实就是解决哪一种概率模型可以产生我所观察到的数据？”这个问题，所以你可以这样做：首先从众多合理的模型中挑选出候选模型，然后评估它的未知量，再比较你所拟合出来的模型跟其他候选模型的最优化程度。　　举例来说，如果你的数据代表了总数，比如这个数字代表了客人感到反胃的数量，或者细胞分裂的数量，那么泊松模型(Poisson)、负二项模型或者零膨胀模型(zero-inflated model)都有可能是适用的。　　一旦选择了一个统计模型，那预估模型就会被用作调查的设备：测试假说，创建预测值和测量置信度。预估模型就会成为我们解读数据的棱镜。我们从来没有声称所选模型生成的数据，但会把它当做一个在随机的过程中合理的近似，然后再基于它去验证推论。　　验证推理是统计建模中一个重要的方面。举例来说，如果要在三个可能的医疗设备中，决定哪个对病人最有益，你就会对这样的模型感兴趣：它能捕捉病人使用什么样的途径治疗是明显有效果的。总是这样，那些能很好地捕捉数据生成途径的模型，同时也是在观测数据范围内最好地做出预测的模型，或许它还能预测出新的观测结果。　　在统计建模中，数据指引人们到一个随机模型的可挑选范围里，它就相当于是抽象的利益问题的概率表达，实现预测的功能和对某些事物的前瞻判断。　　近期小象学院邀请到经济学博士钟灵来为大家开展统计建模实战训练课程《统计建模实战》第一期。　　　　钟灵 经济学博士　　毕业于中国人民大学统计专业，人大数据挖掘中心骨干成员。主持并参与多项国家级自科、社科基金项目，并发表一级论文２篇，国内外会议论文３篇。具备丰富的统计建模和数据分析教学经验。　　　　从泰坦尼克号的死亡记录”　　到父代和子代的关系”　　从费歇尔的鸢尾花数据”　　再到1904年Spearman对学生考试成绩的研究”　　讲解各种统计方法　　　　更有　　基于手机APP数据的重复消费行为”　　北京市水资源分配博弈模型研究”　　等项目案例分析　　如果你是业务数据分析业务员　　如果你想成为数据分析师　　如果你深深地爱着统计建模　　这一次的分享绝不容错过　　小象学院　　拼团已达最低价 299　　　　超级数学建模交流群：　　-----这里是数学怪才会关注的号------　　超级数学建模”（微信号supermodeling），每天学一点数学知识，轻松数学科普，了解最新数学应用，做个好玩的理性派。20万数学精英都在关注！　　商务合作请加微信zwz2434
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红外热成像客流量统计监测系统
红外热成像客流统计监测系统属于智能视频分析范畴。如果把热成像探头看作人的眼睛，则智能视频分析的处理设备就可以看作是人的大脑。二者的结合就成为智能视频监控，智能视频监控是结合对运动目标的智能跟踪与识别技术，采用背景减除和模式识别的原理和方法对视频中的运动物体的进行检测和识别，然后进行跟踪，并记录下各个物体的运动轨迹（在视频中标出）和运动信息（包括大小，速度，方向等），再实时分析这些运动和事先定义的报警规则是否吻合，从而给出报警提示，进行人工干预处理。
红外热成像客流量统计监测系统，基于原有视频监控客流的基础上开发和创新。结合实际应用的特点和客户使用要求，客流统计系统在性能上大幅提升，功能更加卓越。发挥热成像技术特点 ，提高系统客流统计的连续性、实时性、准确性。
前端高度集成，独立运行
在全黑无光线、烟、雾、雨、雪等天气，正常监测统计。
进出双向计算统计，可监测进出人员时间、方向、数量等
多方式统计
可绑定设定多个区域和警戒线，多方式统计。
系统设备工作不受光线、阴影的影响，提高统计准确性
支持智能分析目标统计功能；
支持多通讯
支持标准RS232通讯和TCP/IP通讯
客流量数据和视频监控实时记录
死机自动重启
检测系统和数据处理通讯系统集于一身，故障死机设备自动重启
单机可监测单独通道，多机组网可监测多个通道或多个异地区域
内置TCP/IP
内置成熟的TCP/IP网络接口，可做局域网和广域网传输
统一标准、集中管理、分布架构、区域授权
系统的设计技术先进、成熟、实用，产品的选择标准、规范
维护成本低
系统安装运行、维护成本低，使用寿命长，安全，可靠
系统的组成
红外热成像客流量统计监测系统主要由红外热成像智能分析设备信号传输与通讯、监视终端显示
客流统计功能
统计准确率达98%以上,预设警戒线提供两种输出方式，有模拟输出和数字输出
预设警戒线
预设警戒线，可设置双向统计即进门和出门，将通过该警戒线学生的数量，瞬间进行计数。能对并排同行的学生进行精确计数，同时完全避免受灯光、阳光照射出现误差。
两种输出方式
提供两种输出方式，有模拟输出和数字输出，将计数结果在后端监控电脑显示器显示，支持PAL和NTSC。可单机系统运行，同时还配备基于TCP/IP传输协议的数据总线输出。
系统功能的应用
主动过滤光照干扰造成的误差,系统还具备分析处理能力适用于超市、大卖场、公园、风景区、博物馆、机场、码头、图书馆、电影院等等
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