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安防智能化發展新方向：數據挖掘技術
2012-09
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智能安防是建立在海量豐富的細節可靠的前端數據基礎之上的。隨著數字化的高清安監產品的普及化，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，智能安防能夠發揮更高的效益。面臨著海量的視頻數據，如何從中找尋到自己想要的信息，并且在很短的時間內查詢到，這就需要面向安防的智能數據挖掘技術幫忙實現。
隨著高清、網絡化、數字化的不斷發展，視頻監控系統得到大量普及安裝，監控系統所獲取并存儲的視頻數據容量也正以驚人的速度增長。但目前智能安防發展仍然存在著許多問題，在現實應用中普遍各種誤報率還是很高，數據挖掘還仍然只是停留在純數據領域，對于視頻里的圖像自動識別，其實與百度現在的圖片內容搜索、視頻搜索如出一轍。監控視頻數據埋藏了大量有用信息，只有提升數據挖掘技術，通過對海量高清視頻畫面的智能分析，安防系統才可以發揮更積極的作用，才有利于預防危險的發生、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控技術供應商及集成商付出長期的努力。
何為數據挖掘？
所謂的數據挖掘，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，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。
數據挖掘強大的功能：
(1)自動預測趨勢和行為：數據挖掘自動在大型數據庫中尋找預測性信息，從而迅速直接由數據本身得出相應結論。
(2)關聯分析：數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯網。從而為某些決策提供必要支持。
(3)聚類：數據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的模式識別方法和數學分類學。
(4)概念描述：概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，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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