智能安防是建立在海量豐富的細節(jié)可靠的前端數(shù)據(jù)基礎之上的。隨著數(shù)字化的高清安監(jiān)產(chǎn)品的普及化，前端采集信息量不足的瓶頸被逐漸克服。在高清晰度畫面下，智能安防能夠發(fā)揮更高的效益。面臨著海量的視頻數(shù)據(jù)，如何從中找尋到自己想要的信息，并且在很短的時間內(nèi)查詢到，這就需要面向安防的智能數(shù)據(jù)挖掘技術幫忙實現(xiàn)。
隨著高清、網(wǎng)絡化、數(shù)字化的不斷發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到大量普及安裝，監(jiān)控系統(tǒng)所獲取并存儲的視頻數(shù)據(jù)容量也正以驚人的速度增長。但目前智能安防發(fā)展仍然存在著許多問題，在現(xiàn)實應用中普遍各種誤報率還是很高，數(shù)據(jù)挖掘還仍然只是停留在純數(shù)據(jù)領域，對于視頻里的圖像自動識別，其實與百度現(xiàn)在的圖片內(nèi)容搜索、視頻搜索如出一轍。監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)埋藏了大量有用信息，只有提升數(shù)據(jù)挖掘技術，通過對海量高清視頻畫面的智能分析，安防系統(tǒng)才可以發(fā)揮更積極的作用，才有利于預防危險的發(fā)生、最快速度緊急處理險情、以及后期長久防治措施的建立。而完善該類技術仍需監(jiān)控技術供應商及集成商付出長期的努力。
何為數(shù)據(jù)挖掘？
所謂的數(shù)據(jù)挖掘，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
數(shù)據(jù)挖掘強大的功能：
(1)自動預測趨勢和行為：數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預測性信息，從而迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出相應結論。
(2)關聯(lián)分析：數(shù)據(jù)關聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關聯(lián)。關聯(lián)可分為簡單關聯(lián)、時序關聯(lián)、因果關聯(lián)。關聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關聯(lián)網(wǎng)。從而為某些決策提供必要支持。
(3)聚類：數(shù)據(jù)庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強了人們對客觀現(xiàn)實的認識，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數(shù)學分類學。
(4)概念描述：概念描述就是對某類對象的內(nèi)涵進行描述，并概括這類對象的有關特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述對象之間的區(qū)別。
(5)偏差檢測：偏差檢測的基本方法是，尋找觀測結果與參照值之間有意義的差別。
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