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安防AI数据预处理技术及方法介绍

  • 发布:大数据培训
  • 来源:大数据教程
  • 时间:2018-12-29 18:39

安防AI数据预处理技术及方法介绍,安防大数据的应用当前是围绕提升破案率和提升警务工作效率为中心的,要想在安防数据的基础上开发出优秀的应用,必须要深入了解警务工作流程。要有详细地了解,才能发现针对刑侦破案、治安防控、交通管理的应用间的差异。安防AI数据预处理技术及方法都有什么呢?

安防AI数据预处理技术及方法

目前常见的数据预处理技术:

1、数据清理

数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点,并且解决不一致性来进行“清理数据”。

2、数据集成

数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。

3、数据规约

数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。

4、数据变换

通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法,使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。

数据清理方法

1、缺失值

对于缺失值的处理,一般是能补的就想办法把它补上,实在补不上的就丢弃处理。通常的处理方法有:忽略元组、人工填写缺失值、使用一个全局变量填充缺失值、使用属性的中心度量填充缺失值、使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数、使用最可能的值填充缺失值。

2、噪声数据

噪声是被测量变量的随机误差或方差。去除噪声、使数据“光滑”的技术有分箱、回归、离群点分析等。

3、数据清理过程

这个环节主要包括数据预处理、清理方法、校验清理方法、执行清理工具及数据归档。数据清理的原理是通过分析“无效数据”产生的原因和存在形式,利用现有的技术手段和方法去清理,将“无效数据”转化为满足数据质量或应用要求的数据,从而提高数据集的数据质量。常用的工具有Excel、Access、SPSS Modeler、SAS、SPSS Statistics等。

4、模型构建数据统计分析

数据统计为模型构建提供基础,只有通过数据统计分析探索到了数据中隐藏的规律,深度学习才有意义,人工智能才有可能。数据统计又包括数据分析与结果分析,基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、因素分析法、结构分析法、漏斗图分析法、矩阵关联分析法、综合评价分析法等。

高级的分析方法有:主成分分析法、因子分析法、对应分析法、相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、时间序列等。这些类别并不是独一使用的,往往是混合使用的,然后再通过进一步的分析对比从中挑选某些组合模型。

5、数据可视化

数据可视化,就是通过一些可视化图形或者报表形式进行展示,增强对分析结果的理解。再针对结果进行进一步的数据再分析,使得整个业务环节形成闭环。只有闭环的数据才能真正发挥出深度学习的效用。

安防AI大数据的应用

安防大数据的应用当前是围绕提升破案率和提升警务工作效率为中心的,要想在安防数据的基础上开发出优秀的应用,必须要深入了解警务工作流程,从接处警、现场勘查、情报研判、应急指挥、关联碰撞、合成作战,再到各类型警用装备间的互联互通,再到各警种间的配合,再到各警种业务数据库间的融合。这些都要有详细地了解,才能发现针对刑侦破案、治安防控、交通管理的应用间的差异。

举例说,比如针对嫌疑人的追踪,可能是脸,但是大部分时候视频是识别不出脸的,这是事实,人脸识别仅在车站、机场、银行等卡点场景才有用。但是绝大多数逃犯都是有点反侦察能力的,不是看到摄像头就绕着走,就是故意遮挡不让看,或者干脆等到天黑再走。

这时候能运用到的主要就是通过嫌疑人的外形特征进行追踪,以图搜图配上区域范围选择、时间段选择,再配上同行人特征、随行物品特征、工具特征,就可以有效地对嫌疑人进行高效筛选,再通过综合情报进行轨迹研判,这种情况下,嫌疑人几乎就是瓮中之鳖,上天无路入地无门。如果再出现小朋友老年人走失,想找到就是分分钟的事,再也不会出现让发动大批警力沿街查找,动辄耗费数十个小时的情况了。

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