在安防监控系统中,摄像头和录像机产生海量视频,当人工智能把图像资料转变成结构化数据后,会产生一个新的结构化数据的海洋,数据量仍旧非常庞大。如果结构化数据没有经过很好的挖掘,也不是有意义的情报。而具备时间和空间属性的结构化数据可以使用数学模型的手段进行挖掘,得到的线索信息就会帮助用户分析目标的行为,这在公安部门叫做技战法。比如一些比较简单地筛选类模型:车辆稽查布控--检测到一辆车的车牌号码是一个嫌疑犯车牌号时,平台会立刻预警;人员黑名单--系统布控了一张逃犯的照片,当在某个地铁站的摄像头里发现一个人长相相似时,平台也会立刻报警。还有一些比较复杂的研判类模型:车辆频繁夜出--某些车辆经常在夜间出行,白天几乎不动,这类行为如果排除了正当职业,就属于嫌疑行为;黄牛党--某些人经常在医院或体育馆门口徘徊出入,如果过一定频次,就有嫌疑。

 

  可以看到,当海量视频图像变成了结构化数据以后,可以为不同行业和不同场景提供丰富有效的数据挖掘应用。

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