隨著高清、網絡化、數(shù)字化的不斷發(fā)展，視頻監(jiān)控道閘系統(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。面臨著海量的視頻數(shù)據(jù)，如何從中找尋到自己想要的道閘信息，并且在很短的時間內查詢到，這就需要面向安防道閘的智能數(shù)據(jù)挖掘技術幫忙實現(xiàn)。

　　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。但目前智能安防發(fā)展仍然存在著許多問題，在現(xiàn)道閘實應用中普遍各種誤報率還道閘是很高，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)在的圖片內容搜索、視頻搜索如道閘出一轍。監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)埋藏了大量有用信息，只有提升數(shù)道閘據(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、以及后期長久防道閘治措施的建立。而完善該類技術仍需監(jiān)控技術供應商及集成商付道閘出長期的努力。

　　何為數(shù)據(jù)挖掘？

　　所謂的數(shù)據(jù)挖掘，就是從大道閘量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的道閘實際應用數(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：

　?。?）自動預測趨勢和行為：數(shù)道閘據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預測性信息，從道閘而迅速直接由數(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。若兩個或多個道閘變量的取值之間存在某種規(guī)道閘律性，就稱為關聯(lián)。關聯(lián)可分為簡道閘單關聯(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。從而為某些決策提供必要支持。

　?。?）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，道閘即聚類。聚類增強了人們對客觀現(xiàn)實的認識，是概念描述和偏差道閘分析的先決條件。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。

　?。?）概念描述：概念描述就是道閘對某類對象的內涵進行描述，并概括道閘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。

　?。?）偏差檢測：偏差檢測的基道閘本方法是，尋找觀測結果與參照值之間有意義的差別。