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安防智能化发展新方向:数据挖掘技术
发布时间:2019-05-17 07:20 作者:皇冠娱乐

  智能安防是建立在海量丰富的细节可靠的前端数据基础之上的。随着数字化的高清安监产品的普及化,前端采集信息量不足的瓶颈被逐渐克服。在高清晰度画面下,智能安防能够发挥更高的效益。面临着海量的视频数据,如何从中找寻到自己想要的信息,并且在很短的时间内查询到,这就需要面向安防的智能数据挖掘技术帮忙实现。

  随着高清、网络化、数字化的不断发展,视频监控系统得到大量普及安装,监控系统所获取并存储的视频数据容量也正以惊人的速度增长。但目前智能安防发展仍然存在着许多问题,在现实应用中普遍各种误报率还是很高,数据挖掘还仍然只是停留在纯数据领域,对于视频里的图像自动识别,其实与百度现在的图片内容搜索、视频搜索如出一辙。监控视频数据埋藏了大量有用信息,只有提升数据挖掘技术,通过对海量高清视频画面的智能分析,安防系统才可以发挥更积极的作用,才有利于预防危险的发生、最快速度紧急处理险情、以及后期长久防治措施的建立。而完善该类技术仍需监控技术供应商及集成商付出长期的努力。

  所谓的数据挖掘,就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

  (1)自动预测趋势和行为:数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息,从而迅速直接由数据本身得出相应结论。

  (2)关联分析:数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。从而为某些决策提供必要支持。

  (3)聚类:数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集,即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。

  (4)概念描述:概念描述就是对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述对象之间的区别。

  (5)偏差检测:偏差检测的基本方法是,寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。

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