深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、当无到人卷积神经网络（CNN）等[3]。

混合型DVR作为从模拟到IP的过渡型产品，人替适应了从模拟监控体系到IP高清监控体系的切换，人替在相当长一段时间内存在市场需求，面临NVR产品和IPSAN产品市场竞争，将会不断增强其网络接入功能以及视频数据功能。另外，重前终归正轨IP监控存储更加关注安全可靠的数据保护技术，以及大数据时代下的数据加密技术。

另外，当无到人前端本地化的视频分析技术可以避免因网络冲突、当无到人延时等原因产生关键数据无法及时分析的问题，将智能分析结果直传到后端，可以筛选不关键和无效数据，从数据源头对整个系统的业务流程把控，提升系统能效。对于分布式存储，人替其中的混合式硬盘录像机HDVR作为从模拟监控时代到网络高清监控时代的过渡产品，人替既可以用于传统的模拟监控环境，又同时可应用于高清网络监控环境，完美地解决了两种监控方式并存的应用场景，可以为用户提供更加匹配的监控服务。对于网络监控而言，重前终归正轨分布式存储的主要产品就是网络视频硬盘录像机NVR，重前终归正轨随着网络摄像机的像素不断提高，从高清的720P到1080P，再到更高的300万、500万甚至更高像素，相应地对网络录像机NVR的要求也在不断提高。

2、当无到人安防存储行业市场需求状况如何?从存储产品的市场分布和需求状况来看，当无到人对于分布式存储中的混合式硬盘录像机，采用融合模拟和IP的方式，混合型DVR体现了市场应用的优势;不但可以接纳原有的模拟监控系统，实现原有的投资保护，保持原有传输线路、系统架构等，还可以在原有系统上实现升级;另外还实现了高清视频的接入，与IP网络的组网，满足某些特殊场合对高清监控的需求。而对于网路硬盘录像机，人替NVR产品经过多年的发展，出现了丰富的产品形态。

为适应高清化时代下的数据存储，重前终归正轨IPSAN专业数据存储产品也出现了更加适合于视频监控系统使用的行业存储产品，如EVS、SVR、ESS等。

与传统DVR的差别在于，当无到人混合型DVR设备集成了IP网络功能，可管理以IP方式接入的前端摄像机，在业务形态上具有丰富的可选性。接下来，人替工程师从网上找来1.26亿张包含GPS信息的图片当做食材，投入到机器学习算法之中，让计算机去认识、学习不同地方的图片有哪些特征。

研究团队用Google街景和Flickr做了测试，重前终归正轨结果显示，虽然不能全部判断正确，但这台机器人已经具备了类似人类大脑判别位置的能力。据外媒MITTechReview报道，当无到人谷歌在图像处理方面有望再获突破，可对不含地理信息的图片实现精确地理定位。

看下照片Google就知道这是在哪儿拍的(图片来自cnbeta)报道称，人替该项目名为PlaNet，由谷歌计算机视觉处理专家托拜斯韦扬德(TobiasWeyand)主导开发。据统计，重前终归正轨PlaNet所使用的图片库包含9000万张地理信息图片。