浅析视频数据挖掘技术在监控系统中的应用
智能安防监控系统技术研究与应用
智能安防监控系统技术研究与应用一、智能安防监控系统的技术研究1.人脸识别技术：人脸识别技术是智能安防监控系统的核心技术之一、通过采集摄像头拍摄到的人脸图像，经过特征提取和比对，对人脸进行识别和匹配，实现对人员的身份验证和追踪。
2.行为分析技术：行为分析技术是指通过对视频监控图像进行分析和处理，提取出人员的行为特征，如奔跑、逆行、打斗等，通过对这些异常行为的检测和预警，提高对安全威胁的感知和反应能力。
3.视频监控技术：视频监控技术是智能安防监控系统的基础技术。
通过高清摄像头拍摄到的视频图像，通过图像处理和压缩算法，实现对画面的分析和存储，提供给人脸识别和行为分析等功能使用。
4.数据挖掘技术：数据挖掘技术是指对大规模的监控数据进行分析和建模，发现其中的潜在规律和关联性。
通过对历史数据的分析和挖掘，实现对安全事件的预测和预警，提高安全防范的能力。
二、智能安防监控系统的应用1.社区安防：通过在小区内部设置智能安防监控系统，实现对小区出入口、小区周边等重点区域的监控和预警。
当有可疑人员进入或者发生异常行为时，系统能够自动报警并通知相关人员。
2.企事业单位安防：在大型企事业单位内部设置智能安防监控系统，实现对重要区域如入口、机房等的监控和控制。
当有未经授权的人员进入或者出现其他异常情况时，系统能够及时发出预警信号，保障企事业单位的安全。
3.公共场所安防：在重要的公共场所如车站、机场、地铁等设置智能安防监控系统，实现对人员进出、行李检查等工作的自动化。
当有危险物品或者犯罪嫌疑人出现时，系统能够发出警报并通知安保人员进行处理。
4.道路交通安全：通过在主干道、高速公路等交通要道上设置智能安防监控系统，实现对车辆和行人的监控和违章抓拍。
当有交通事故发生或者有违法行为时，系统能够自动记录和报警，提高道路交通安全管理的水平。
总之，智能安防监控系统的技术研究和应用在安全领域具有重要的意义和价值。
通过不断提升技术水平和完善应用场景，智能安防监控系统能够更好地发挥其作用，保障人民生命财产安全。
数据挖掘视频监控系统在体育比赛中的应用案例
数据挖掘视频监控系统在体育比赛中的应用案例在体育比赛中，数据挖掘视频监控系统的应用案例越来越普遍。
这种系统通过将视频监控与数据分析技术结合，可以帮助体育赛事的组织者、教练以及观众更好地分析比赛中的数据，提供更准确的信息和更全面的视角。
首先，数据挖掘视频监控系统在体育比赛中可以用来分析运动员的表现。
通过监控系统拍摄到的比赛画面，可以将运动员的各项表现指标进行实时分析。
比如，在足球比赛中，系统可以追踪和记录每位球员的距离、速度以及传球准确率等数据，从而帮助教练和球队分析每个球员在比赛中的表现，并为战术调整提供依据。
这些数据不仅可以用于比赛后的分析，还可以实时反馈给教练，帮助他们做出决策。
其次，数据挖掘视频监控系统还可以用于判定比赛中的争议性场面。
在很多比赛中，裁判的判罚往往会引发争议。
通过数据挖掘技术，监控系统可以对比赛中的争议性场面进行分析，提供客观的数据和画面证据，帮助裁判做出更准确的判罚。
这样不仅可以减少比赛中的争议，还可以增加比赛的公平性和公正性，提高裁判的工作效率。
此外，数据挖掘视频监控系统还可以用于观众的互动体验。
通过系统收集观众的观赛数据，比如观看时长、热门场次等，可以为观众提供个性化的推荐服务。
比如，系统可以根据观众的喜好和习惯向其推荐具有类似特点的比赛，提供相关信息和分析报告，增加观众对比赛的参与感和兴趣。
当然，数据挖掘视频监控系统的应用还有很多其他方面。
比如，在马拉松比赛中，系统可以通过监控跑者的步频、步幅等数据，为马拉松选手提供个性化的跑步训练建议。
在篮球比赛中，系统可以实时统计球员的投篮命中率、罚球命中率等数据，帮助球员和教练分析和改进技术。
总之，数据挖掘视频监控系统在体育比赛中的应用案例十分广泛。
它通过结合视频监控和数据分析技术，可以为赛事组织者、教练和观众提供更全面、更准确的数据和信息。
这不仅有助于提高比赛的质量和公平性，还可以增加观众的参与感和兴趣。
相信随着科技的不断发展和创新，数据挖掘视频监控系统在体育比赛中的应用将会有更广阔的发展前景。
监控系统中的数据分析方法
监控系统中的数据分析方法现代社会中，监控系统的应用范围越来越广泛，无论是在公共场所还是在企业内部，都可以看到各种形式的监控设备。
然而，单纯的监控设备只能提供图像和视频数据，对于这些数据的分析变得越来越重要。
本文将介绍一些在监控系统中常用的数据分析方法。
一、基于图像和视频的数据分析方法图像和视频数据在监控系统中是最常见的数据类型之一。
针对这些数据，可以采用以下数据分析方法：1. 目标检测和跟踪：目标检测是指在监控画面中自动识别出感兴趣的目标物体，跟踪是指持续追踪目标物体的位置和轨迹。
这些方法可以帮助监控系统实现自动化报警和目标追踪的功能。
2. 行为分析：通过对监控画面中的行为进行分析，可以检测出异常行为和重要事件。
比如，通过分析人员的行为可以识别出潜在的危险，或者通过分析车辆的行为可以发现交通违法行为。
3. 图像增强和修复：监控画面常常存在图像模糊、光照不足等问题，通过图像增强和修复的方法可以改善图像质量，提高监控效果。
二、基于声音和语音的数据分析方法除了图像和视频数据外，监控系统中还可以获取声音和语音数据。
对于这些数据，可以采用以下数据分析方法：1. 声音识别：通过对声音进行模式识别，可以实现语音指令的识别和关键词的检测。
这对于监控系统的语音交互功能非常重要。
2. 声音特征提取：通过对声音信号进行特征提取，可以提取出声音的频率、能量等特征，从而用于声纹识别、环境噪声检测等应用。
三、基于数据挖掘的数据分析方法监控系统产生的大量数据可以通过数据挖掘方法来发现其中的规律和模式。
以下是一些常用的数据挖掘方法：1. 聚类分析：通过将数据分成若干类别，可以发现其中的相似性和差异性。
这对于监控系统中的目标分类和异常检测非常有用。
2. 关联分析：通过分析不同数据之间的关联关系，可以发现其中的规律和趋势。
比如，通过分析人员行为和事件发生的关联关系，可以预测未来可能发生的事件。
3. 时间序列分析：通过对监控数据的时间特征进行分析，可以发现其中的周期性、趋势性等规律。
视频监控数据分析
视频监控数据分析近年来，随着技术的发展和商业需求的增加，视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用。
视频监控系统可以通过收集、存储和分析大量的监控数据，提供安全保障、管理决策和业务优化等方面的支持。
本文将探讨视频监控数据分析的重要性和应用场景，并介绍一些常用的数据分析方法和工具。
一、视频监控数据分析的重要性1. 安全保障：视频监控系统可以实时监控各类场所和设备，提供对潜在威胁的警报和预警，帮助进行及时的安全响应和处置。
数据分析可以通过识别异常行为、分析人流/车流量等指标，提高对潜在风险的感知和分析能力，进一步提升安全保障水平。
2. 管理决策：视频监控系统不仅能够监测实时场景，还可以通过存储大量的监控数据，为管理人员提供历史数据和趋势分析。
数据分析可以帮助管理人员了解运营状况、优化资源配置、制定规范和政策等，提升管理决策的科学性和有效性。
3. 业务优化：视频监控系统可以为企业提供商业价值，例如通过统计客流热力图、分析顾客购买行为等来优化营销策略；通过监测生产线、分析设备运行状态等来优化生产效率。
数据分析可以挖掘潜在的商业机会和问题，提供有效的解决方案，实现业务的持续优化。
二、视频监控数据分析的应用场景1. 安防领域：视频监控数据分析在安防领域具有重要的应用价值。
通过人脸识别、行为分析等技术，可以实现对异常事件的自动识别和报警，提高安全防护能力。
2. 城市交通：视频监控数据分析可以应用于城市交通领域，通过车辆识别、交通流量统计等技术，实现拥堵预警、路况优化等功能，提高交通管理效率。
3. 零售行业：视频监控数据分析在零售行业有着广泛的应用。
通过人流分析、购物行为分析等技术，可以为商家提供客流状况、商品热销等信息，帮助优化产品布局和销售策略。
4. 工业生产：视频监控数据分析可以应用于工业生产过程中，通过对设备、生产线的监测和分析，提高生产线效率、降低故障率，实现自动化运行和智能化控制。
三、视频监控数据分析的方法和工具1. 图像识别技术：通过使用深度学习、神经网络等技术，可以实现人脸识别、车辆识别等对监控数据进行自动化分析。
煤矿井下智能化安全监控系统
煤矿井下智能化安全监控系统煤矿作为能源产业的重要组成部分，其安全生产事关国家经济发展与人民生命财产安全。
然而，由于煤矿井下工作环境恶劣、作业过程复杂等特点，矿井事故频发，安全监控成为煤矿管理的重中之重。
随着科技的不断进步，智能化技术的应用逐渐改变了传统的安全监控方式。
煤矿井下智能化安全监控系统应运而生，成为现代化煤矿安全管理的重要工具。
一、智能传感器技术在煤矿井下安全监控中的应用智能传感器技术是煤矿井下智能化安全监控系统的核心技术之一。
传感器通过感知设备周围环境的信息，将采集到的数据转化为可读的信号，实现对井下安全状况的监测与控制。
1. 气体传感器的应用煤矿井下常存在有害气体，如甲烷和一氧化碳等，这些气体对矿工的生命安全具有严重威胁。
智能化安全监控系统将高灵敏度的气体传感器安装在关键位置，实时感知井下的气体浓度，并及时报警，为矿工提供安全保障。
2. 温度传感器的应用煤矿井下存在温度过高或过低的危险，会导致火灾、爆炸等事故的发生。
智能化安全监控系统利用温度传感器监测井下温度，一旦温度异常，系统会自动启动防火、降温等应急措施，保障矿工的生命安全。
二、视频监控技术在煤矿井下安全监控中的应用除了传感器技术，视频监控技术也是煤矿井下智能化安全监控系统不可或缺的一部分。
视频监控通过摄像机记录井下的实时画面，为管理人员提供远程监控和紧急处理的便捷手段。
1. 实时监控智能化安全监控系统将高清晰度的摄像机布置在煤矿井下重要节点处，将实时的画面传输到指挥中心，管理人员可以通过监控屏幕了解井下的生产情况和职工安全状况，及时发现异常情况并进行处理。
2. 事故追溯煤矿事故发生后，视频监控系统能够提供关键证据，帮助事故调查人员还原事故发生过程，并找出事故原因。
这样一来，不仅可以帮助相关部门查明事故责任，也可以从事故经验中总结教训，进一步提升煤矿安全管理水平。
三、数据分析技术在煤矿井下安全监控中的应用煤矿井下智能化安全监控系统不仅收集井下环境信息和视频监控数据，还依靠数据分析技术对大量数据进行处理和分析，实现对安全风险的预测和预防。
人工智能在安全监控中的创新应用案例
人工智能在安全监控中的创新应用案例近年来，人工智能技术的快速发展为安全监控带来了革命性的创新。
人工智能在安全监控中的应用案例不断涌现，已经取得了显著的成果。
本文将介绍几个典型的创新应用案例，展示人工智能在安全监控领域的巨大潜力。
一、人脸识别技术在公共安全监控中的应用案例人脸识别技术作为人工智能的重要应用之一，已经在公共安全监控中得到广泛应用。
以某大型机场为例，其利用人脸识别技术打造了智能安检通道系统。
这个系统能够通过摄像头对进出机场的旅客进行快速准确的人脸识别，实时比对旅客的人脸信息与数据库中的黑名单信息。
一旦发现有可疑人员，系统立即报警并通知相关工作人员采取相应措施，极大地提高了机场安全管理的效率和准确性。
二、智能分析算法在视频监控中的应用案例智能分析算法是人工智能技术在安全监控领域的核心应用之一。
以某大型购物中心为例，其采用智能视频监控系统，对各个区域的监控摄像头进行联网并集中管理。
系统利用智能分析算法对监控画面进行实时分析，通过图像识别、行为分析等功能，快速发现异常情况，如拥堵、盗窃、抢劫等，及时报警并通知保安人员处理。
这项创新应用大大提高了购物中心的安全性和管理效率。
三、语音识别技术在电话监控中的应用案例语音识别技术在安全监控领域的应用逐渐扩展到了电话监控领域。
以某银行为例，其利用语音识别技术开发了电话监控系统。
该系统能够对银行电话客服人员的通话进行实时监控，并通过语音识别算法分析客户咨询的问题和客服人员的回答，检测客服人员是否存在失职、泄露用户信息等违规行为。
一旦发现异常，系统将立即报警，并生成相应的监控录音和报告，为银行加强内部安全监管提供了有效手段。
四、数据挖掘技术在网络安全监控中的应用案例网络安全监控是一个日益重要的领域，而数据挖掘技术在网络安全监控中的应用也越来越广泛。
以某电信公司为例，其利用数据挖掘技术开发了网络安全监控系统。
该系统能够实时收集和分析大量的网络流量数据，通过挖掘数据中的异常模式和规律，发现网络攻击和入侵行为，并及时采取相应的防护措施。
视频数据处理与分析技术在监控系统中的应用研究
视频数据处理与分析技术在监控系统中的应用研究概述：随着科技的飞速发展，监控系统已经成为各个领域中不可或缺的一部分。
而视频数据处理与分析技术作为其中的重要组成部分，为监控系统的应用提供了强大的支持。
本文将对视频数据处理与分析技术在监控系统中的应用进行研究和探讨。
一、视频数据处理技术在监控系统中的应用1. 视频数据采集与存储技术监控系统中的视频数据采集是系统正常运行的基础。
随着摄像头技术的发展，视频数据采集设备正在变得越来越小巧、高清晰度。
而视频数据存储技术的进步，使得大容量的硬盘和云存储设备能够更好地存储和管理视频数据。
2. 视频数据压缩与传输技术视频数据通常是大容量的，要实现高效的传输和存储需要进行数据压缩。
压缩算法可以将视频数据的体积减小，提高传输速度和存储效率。
同时，视频数据传输技术的进步，如高速网络和无线通信技术，使得视频数据可以实时传输和远程访问。
3. 视频图像处理技术视频图像处理技术包括视频去噪、增强、变换等，可以对视频图像进行优化处理，提高图像质量和清晰度。
这对于监控系统中的实时监控和事后数据分析都具有重要意义。
4. 视频目标检测与跟踪技术视频目标检测与跟踪技术是监控系统中非常关键的一环。
通过使用计算机视觉和机器学习算法，可以实现对监控画面中的感兴趣目标进行自动检测和跟踪。
这可以提高监控系统的智能化程度，减轻人工操作的负担。
二、视频数据分析技术在监控系统中的应用1. 运动检测与行为分析通过对视频数据进行运动检测和行为分析，可以实现对异常事件的自动检测和报警。
例如，可以通过分析行人的运动轨迹，判断是否有人员闯入禁入区域，从而及时采取相应措施。
2. 图像识别与物体识别图像识别和物体识别技术可以实现对监控画面中的人、车、物体等进行自动识别和分类。
这在人流量统计、车辆管理等场景中具有广泛应用，为相关领域提供了强大的数据支持。
3. 视频内容分析和视频检索通过视频内容分析和视频检索技术，可以实现对海量视频数据的自动分析和索引。
浅谈视频监控系统的现状及发展趋势
浅谈视频监控系统的现状及发展趋势一、视频监控系统的现状1. 技术水平不断提升随着数字技术的发展，视频监控系统的技术水平得到了快速提升。
从最初的模拟监控系统，到如今的高清数字监控系统，监控画质和稳定性得到了大幅提升。
视频监控系统在网络传输、存储和分析处理方面也取得了重大突破，能够更好地满足不同领域的应用需求。
2. 应用领域不断拓展视频监控系统已经不再局限于传统的安防领域，而是在各个行业得到了广泛的应用。
在交通、教育、医疗、商业等领域，视频监控系统都发挥着重要的作用。
而且随着人工智能、大数据等技术的不断发展，视频监控系统在智能识别、行为分析、数据挖掘等方面的应用也越来越广泛。
3. 安全隐患需要进一步解决尽管视频监控系统在安全防范领域发挥着重要作用，但是也存在一些安全隐患，比如系统漏洞、数据泄露等问题。
特别是在网络化、智能化的环境下，视频监控系统面临更多的安全挑战，需要进一步加强安全管理和技术防护。
1. 智能化趋势不断加强随着人工智能、深度学习等技术的不断发展，视频监控系统正朝着智能化方向迈进。
智能识别、行为分析、情感识别等功能将成为视频监控系统的重要发展方向。
通过智能化技术，视频监控系统能够更准确地识别目标，快速做出反应，大大提升监控效率和安全性。
2. 网络化和云端化趋势明显随着互联网和物联网技术的发展，视频监控系统也正在向网络化和云端化方向迈进。
通过云端存储和计算，视频监控系统能够实现更大规模的监控，更便捷的管理和访问。
网络化和云端化也提高了系统的灵活性和可靠性，能够更好地应对复杂的应用场景。
3. 多元化的应用场景未来视频监控系统的应用场景将会更加多元化。
除了传统的安防领域，视频监控系统还会在智慧城市、智能交通、工业生产等领域大显身手。
特别是在智慧城市建设中，视频监控系统将成为重要的基础设施，为城市管理和居民生活带来更多的便利和安全保障。
4. 隐私保护需求日益增强随着个人隐私意识的增强，视频监控系统也将更加重视隐私保护。
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浅析视频数据挖掘技术在监控系统中的应用近年来，随着视频监控系统的大量普及安装，监控系统所获取并存储的视频数据容量正以惊人的速度增长。
从理想角度看，这些视频包含了现实世界中的大量信息，应该为我们的管理及安保工作带来巨大的价值。
但是从现实角度看，依靠人工处理包含数以万计的视频数据集,并从中获取信息，是非常困难、甚至是不可能的。
也因此，监控系统所获取并存储的绝大部分视频数据成了存储在硬盘中无人使用的数据，使我们陷入了一个数据爆炸却信息匮乏的困境。
视频数据之所以无法成为我们能够直接使用的信息，是因为两者之间存在着“语义鸿沟”，即计算机所理解的低层次图像特征与人类所理解的高层次语义信息之间的差异。
举例来说，人类在观看一段监控视频时，可以迅速结合先验知识判断出视频中奔跑的行人、交谈的人群、甚至行人之间的相互关系及情绪等更加细节的信息，而计算机只能获取图像色块、区域纹理或者运动方向等图像特征。
数据挖掘技术架起人机“沟通桥梁”数据挖掘技术正是一座架在“语义鸿沟”之上的桥梁，使我们能够从无法直接理解的图像特征信息中获取到能够应用的语义信息。
但是现阶段视频数据的挖掘在数据挖掘技术领域还是一个难题，与文本数据不同，视频数据是非规则的且信息量非常庞大的数据格式，它不具备文本数据那样的语法及段落等规则；另外，视频中包含的信息量相当庞大，对于视频数据的特征融合及信息提取具有较高的难度。
所以总体来看，视频数据挖掘技术目前还处于初级阶段，但是有部分技术已经到了较成熟的规模化应用阶段，例如车牌识别技术、视频入侵检测技术等。
视频数据挖掘解决方案的用户需求如何从海量视频数据中提取到我们所能应用的信息，甚至是经过归纳总结的知识，无疑是监控系统各个行业用户都迫切需要解决的问题。
但是视频包含了非常庞大的信息量，不同行业客户对于视频信息的提取及使用方式有很大的差异性。
这就要求监控技术的供应商能够针对不同行业客户的需求提供不同的视频数据挖掘解决方案。
举例来说，公安行业用户在日常治安管理工作中需要从视频中及时的获取治安异常事件的信息，例如斗殴事件或者群聚性事件，从而可以及时进行处理；在进行刑侦工作时要对大量视频进行目标查找，需要从视频中获取目标的身份信息，例如人员身份信息及车辆牌照信息等。
而高速公路行业用户需要在收费处获取车辆牌照信息，在道路监控视频中获取异常事件信息，例如拥堵事件、停车等，还需要提取例如车流量、平均车速等统计类信息以实现管理优化。
还有一些视频信息是各行业用户都需要的，例如视频质量信息，即从视频数据中获取的当前视频设备运行状态是否正常的信息量，这对于各行业监控系统的运行维护都有着重要实用价值。
根据实际应用需求及应用方式的不同，可以将视频中挖掘的信息分为五类，分别是：事件语义信息、目标身份信息、目标图像特征信息、视频统计信息及视频质量信息。
事件语义信息是指从视频中获取的可用语言描述的事件信息，例如有人闯入区域、有人奔跑、发生群聚性事件等，这类信息主要以报警的方式实时呈现给用户，用户可以根据这类信息实时对异常事件进行判断并进行处理。
目标身份信息主要是指人员身份及车辆牌照信息，用户以报警的方式或者检索的方式使用这类信息，例如车辆黑名单报警或者嫌疑人照片检索。
目标图像特征信息是指可描述的目标图像特征，例如红色轿车、穿黑白条纹衣服的人员等，用户在刑侦工作中可以利用这类信息在海量视频数据中对目标进行快速定位。
视频统计信息是指从视频中获取的长时间统计数据，例如商场的客流量、交通要道的车流量等，用户可以利用这类信息进行管理工作的优化。
视频质量信息是指对视频质量进行诊断获取的对视频质量异常进行描述的信息，例如视频被遮挡、视频失焦、视频偏色等，用户可以利用这类信息进行监控系统的运行维护。
视频数据挖掘技术实现方式视频数据挖掘技术的实现方式可分为前端设备实现方式和后端设备实现方式两种。
前端设备实现方式是指在各种前端监控设备中集成智能视频分析技术，以实现视频信息的实时挖掘；后端设备实现方式是指利用后端服务器集群，对前端监控设备采集的视频信息进行数据挖掘。
一般而言，前端设备实现方式的优点是可以对视频数据进行实时分析，并具有根据视频分析算法的需要对前端设备进行成像控制的能力，对于信息实时性或者视频成像特性有特定要求的数据挖掘技术更适合用前端设备实现方式。
图1是视频数据挖掘技术前端实现方式的拓扑图，视频数据挖掘技术可以根据需要在DVS、DVR、IP摄像机及网络球机等多种前端设备中集成。
视频数据挖掘技术的后端实现方式的优点在于可以利用服务器集群提供更强大的处理能力，并可同时对多路视频数据进行处理实现多路视频数据之间的信息融合。
图2是视频数据挖掘技术后端实现方式的拓扑图，视频数据挖掘技术在后端服务器集群中实现。
云计算平台由于具有高度的灵活性及扩展性，是视频数据挖掘技术后端实现方式优秀的承载平台，随着云计算技术的发展及成熟，或许在不远的将来，云计算平台将在视频数据挖掘技术中有大量应用。
不同的视频数据挖掘技术根据其应用及技术特点需要采用不同的实现方式。
有的信息对于实时性及处理能力的要求不高，用两种方式都可以实现数据挖掘，例如视频质量信息及统计类的信息。
而有些信息的应用对于实时性有较高的要求，或者在数据挖掘的过程中需要对成像设备进行控制，这类数据挖掘技术就适用于前端设备实现方式，例如，事件语义信息的提取，这类信息一般以报警的方式呈现给用户，用户需要及时的获取这类信息以做出应对，这类信息的挖掘技术就适合用前端设备实现。
又例如，车牌信息的提取及人脸图像的检测，一般需要对成像设备进行实时的控制，例如摄像机的曝光时间、摄像机增益值等，以获取高清晰度的图像并保证所获取信息的精确度，因此这类数据挖掘技术在前端摄像机中实现具有较大的优势。
有一些数据的挖掘过程中需要系统提供很强的计算能力支撑，或者需要对多路视频数据进行信息融合，这类数据挖掘技术就适用于后端实现方式。
例如公安部门在刑侦工作中需要用到的目标特征信息——在刑侦过程中，需要在较短的时间内完成对海量视频数据中具有一定特征的目标进行检索。
在这类应用中，需要系统在短时间内完成对海量视频数据中的目标特征进行提取及检索，因此利用服务器集群的后端实现方式就可以提供高密度计算能力的支撑。
又例如，对人员身份信息的检索，用户需要输入目标人员的人脸图片在海量视频数据中对该目标人员进行检索。
在这类应用中需要对海量视频数据进行人脸检测并建立人脸特征库，并在人脸特征库中检索出特征相似的目标，由于涉及多路视频数据的信息融合建立人脸特征库，因此需要应用后端实现方式。
图表1视频数据挖掘前端实现拓扑图图表2视频数据挖掘后端实现拓扑图数据挖掘流程视频数据挖掘的目的是建立底层视频数据到高层语义信息之间的映射关系，由于这种映射关系比较复杂，一般采用多层次的信息提取及映射技术来最终实现数据挖掘过程，其信息提取的层次模型可以由图3表示。
在视频数据挖掘过程中，从底层的视频数据中首先提取低层图像特征信息，包括图像纹理、图像色块、运动矢量、图像边缘、灰度直方图等信息，这类信息无法为我们所直接理解，它们是提取元语义信息的基础。
然后利用目标检测、目标跟踪、特征比对等手段从图像特征中提取元语义信息，包括运动目标、运动目标轨迹、车牌图片、人脸图片等，这类信息已经可以为我们所理解，但是离最终应用还有距离。
最后将元语义信息融合为高层的语义级描述信息，例如融合运动目标轨迹信息及用户设计的禁区信息所生成的描述内容为“发现有人闯入禁区”的语义级报警信息，再例如融合目标行人目标检测信息及运动轨迹信息可以生成客流量统计报表……随着提取信息的层次越高，其包含的信息量逐步减少，其信息的抽象程度越高，也更接近我们所能应用及理解的范畴。
图表3信息层次结构行业应用分析不同行业对于视频信息的需求及应用方式是截然不同的，因此很难开发出一套通用的视频数据挖掘技术去适用于各个行业。
在现有的技术发展水平下，比较合理的做法是根据各行业的需求开发专用的视频数据挖掘系统。
以下笔者将着重介绍异常事件报警应用及客流量统计应用。
监控系统的主要用途之一是为了在监控场景中发生各类异常事件时，用户可以及时发现这类事件并进行处理，但是在缺少视频数据挖掘技术时，监控系统很难发挥应有的效能。
视频数据挖掘技术可以从视频中获取描述运动目标的各种元语义信息，并结合用户事先设定的规则生成报警事件描述性语义信息，并及时通知用户，使用户能够及时对这类事件做出反应。
这类视频数据挖掘技术已经发展到一定的成熟度，并在机场、铁路、监狱、油田、住宅小区等监控领域有了较多的应用，但是这类技术具有比较强的场景依赖性，在比较复杂多变的场景下其应用效果还需要进一步提升。
图表 4 语义级事件信息效果图监控视频中包含了大量统计类信息，这类信息对管理优化及决策辅助有宝贵的应用价值，例如连锁店的客流量、保有量及客户购买率等信息对于连锁行业客户非常重要，现阶段要获取这类信息一般只能靠人工方式统计，成本非常昂贵。
视频数据挖掘技术可以通过安装在连锁店门口的摄像机获取进出店门的人员视频，并从视频中获取进出人员及人员运动轨迹等元语义信息，并最终根据用户设定的需求生成各类统计报表。
目前，由于技术限制，从视频中挖掘的统计信息虽无法保证百分之百精确，但是其胜处在于获取的数据量庞大且成本低廉。
图表5客流量统计元语义信息提取效果图图表6客流量统计报表结语监控视频数据是埋藏了大量有用信息的“宝库”，由于巨大的“语义鸿沟”存在，我们一直以来对这座宝库可望不可及，借助数据挖掘技术这座“桥梁”我们有望跨越这条鸿沟。
然而由于视频数据包含的信息非常庞大且各行业对于信息的需求不同，不同的视频数据挖掘技术的成熟度有所不同，有些已经可以成熟应用，而有些还处于起步阶段，需要监控技术供应商及集成商付出长期的努力来完善该类技术。