在公共安防领域，以视频监控、楼宇对讲、防盗报警、出入口控制应用最为广泛。其中，视频监控是公共安防领域的核心。通过智能视频识别技术，可以实现自动化的人物身份识别、人物行为分析、人脸识别、车辆识别、突发事件识别等功能。

在公共安防的视频监控场景中，视频监控通常全天24小时开启，但大部分时间并没有突发事件发生，需要关注的事件通常只发生在一小段时间内。通过视频识别技术，能够从海量监控视频中识别出突发事件的起止时间片段，节省了大量人工监控和筛选的工作量，高效地进行突发情况预警。

随着移动互联网的发展，网络视频成为互联网内容的重要表现形式。随着人们拍摄视频的需求越来越多，积累了海量的视频数据，需要对视频数据进行有效的管理、分析和处理。通过人工智能、深度学习技术，能够对视频内容进行有效识别和理解，包括目标检测识别、目标跟踪、动作识别、时序动作定位、视频内容的总结和概括。

深度学习是机器学习的一个子类，是机器学习众多算法中的一种，是拥有多个隐藏层的神经网络。深度学习可以理解为多层神经网络，是一种学习的模式，采用具有深度的模型进行学习。深度学习具有其他算法不具备的显著优势，特别在AI领域的应用中，使得深度学习解决问题的效果尤为突出，广泛应用于语音识别、图像识别、文本理解等众多领域。

机器学习是让机器从大量样本数据中自动学习其规律，并根据学习到的规律预测未知数据的过程。机器学习的目标是发现数据中暗藏的规律，由此对未知进行预测。这个过程要通过学习来实现，学习用到的材料则是大数据。

机器学习通过人工智能来分析、探索和预测趋势，并根据过去的变化预测未来的趋势。通过经典的机器学习算法，为客户提供智能应用程序，包括频繁模式挖掘、聚类、分类、推荐引擎（获得用户行为并从中发现用户可能喜欢的事物）、频繁子项挖掘（利用一个项集，如查询记录和购物目录，去识别经常一起出现的项目）。

人工智能是计算机科学与技术专业的一门重要的专业课程，运用计算机模拟和延伸人脑功能，模仿人脑所从事的推理、识别、理解、设计、学习、思考等思维活动，以此解决预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。人工智能关键技术包括专家系统、自然语言理解、人工神经网络。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。
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