安防-資料挖掘

高清産品的發展可以總結為幾個趨勢：

（1）分辨率由入門級的720P全面轉向1080P，雖然720P的絕對占比仍然占優勢，但是1080P的産品所占比例正在快速上升；

（2）受傳感器生産廠商和終端使用者的共同推動，CMOS傳感器市場迅速上升，CCD傳感器市場逐漸停滞，不過在特殊領域CCD傳感器仍然占據絕對的優勢；

（3）産品形态越來越豐富，目前的高清産品已經全部覆寫安防的所有裝置，如球機、雲台等都已經完善；

（4）高清系統的相關配套基本完成，包括采集、傳輸、存儲、顯示和控制等各環節，如高清解碼器、高清矩陣、高清管理平台等都已經趨于成熟。

智能化經過最近兩年尤其是今年的市場論證以後，正在逐漸分化為幾個重要的應用領域：

（1）以交通應用為代表的行業應用，如森林防火、監管場所等；

（2）通用應用，如跟蹤、物品遺留和丢失、絆線、周界防範等；

（3）以視訊濃縮、圖像檢索、超微分辨率等技術為代表的圖像偵測分析應用；

（4）以視訊診斷為代表的系統維護管理應用。值得提及的是，以上的應用都是各類算法的組合應用，這是一個非常重要的變化，即智能分析已經進入使用者需求為導向的時代，而不是以前的唯技術論導向，這對智能分析的發展意義深遠。

主要技術如下：

1、利用智能視覺技術，從原始視訊裡面标簽化各種目标對象，包括人臉、人體、車輛等；

2、為這些标簽通過智能視覺來發現和附加各種屬性資訊，如數量、顔色、車型、年齡、性别、車牌号碼、車身顔色、運動方向、行為分類等；

3、對提取上面各種資訊的場景、短視訊進行存儲，以備後查；

4、建立資料分析的業務應用系統，對以上提取的各種中繼資料的關聯邏輯、查找統計分析等進行綜合應用；

5、在應用中建立新的“中繼資料”挖掘模型，并重複以上步驟，從視訊中挖掘出更多的有用“中繼資料”；

6、建立資料模型，對原有資料進行總結、分析；甚至可以嘗試建立可疑行為的行為模型，對犯罪行為進行“預測”。

這就是一種典型的大資料挖掘的應用：大量無效資料中的有效資料的挖掘、對以往資料的規律總結、對将來資料的量化和有效預期。