光學(xué)鏡頭項(xiàng)目數(shù)據(jù)采集分析與知識(shí)管理

一、數(shù)據(jù)分析與挖掘概述信息分析是根據(jù)咨詢問題的具體需要，對(duì)與之有關(guān)的信息進(jìn)行整理、鑒別、評(píng)價(jià)、分析和綜合，以便取得咨詢所需新信息的過程。1．跟蹤。所謂跟蹤，就是及時(shí)了解各領(lǐng)域新動(dòng)向、新發(fā)展，從而2．比較。比較各種事物的內(nèi)部矛盾之后，把握事物間的聯(lián)系，認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)，從而提出問題、確定目標(biāo)、擬定方案并作出選擇。3．預(yù)測(cè)。利用已掌握的信息、知識(shí)和手段，推斷事物的未來或未4．評(píng)價(jià)。進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)應(yīng)選擇合適的變量和評(píng)價(jià)指標(biāo)，應(yīng)當(dāng)考慮評(píng)信息分析所用方法，可分為定性和定量分析兩種。定性方法主要靠邏輯推理；而定量方法涉及數(shù)據(jù)間的數(shù)量關(guān)系，要建立數(shù)學(xué)模型，計(jì)算、求解。如今，信息越來越復(fù)雜，定性與定量分析已無法單獨(dú)奏效，只能越來越多地結(jié)合起來。數(shù)據(jù)分析是信息分析的一部分，數(shù)據(jù)分析是對(duì)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析，建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，揭示?shù)據(jù)中隱含的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和其他關(guān)系，以及發(fā)展趨勢(shì)，為有關(guān)的咨詢活動(dòng)提交的有用的數(shù)字、信息數(shù)據(jù)分析的對(duì)象可分為時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)。如企業(yè)歷年的咨詢收入、利潤總額等就是時(shí)間序列。截面數(shù)據(jù)是在同一時(shí)間的數(shù)據(jù)，如企業(yè)同一年咨詢業(yè)務(wù)數(shù)目、營業(yè)額、費(fèi)用、收入、人工耗費(fèi)等。兩種數(shù)據(jù)都要注意樣本容量大小。對(duì)于截面數(shù)據(jù)，常用線性或非線性回歸模型體現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的各種關(guān)系。數(shù)據(jù)分析屬定量分析，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間數(shù)據(jù)分析、空間數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)中挖掘出隱含、先前未知、有潛在用途，最終可為人理解的關(guān)系、模式、趨勢(shì)和其他有用信息，并建立模型，用于預(yù)測(cè)、判斷或決策，幫助企業(yè)更好地適應(yīng)變化并做出更明智的決策的過程。數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于制造、金融、零售、保健、中醫(yī)藥及電信等行業(yè)的客戶關(guān)系管理、風(fēng)險(xiǎn)防范、供應(yīng)鏈管理、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析、數(shù)據(jù)挖掘要用到統(tǒng)計(jì)分析、人工智能、數(shù)據(jù)庫和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的知識(shí)，如記憶推理、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因算法等。數(shù)據(jù)挖掘需要用戶參與，并非某種單一工具、技術(shù)或軟件即可獨(dú)自完成。另一方面，并非所有信息查詢都可視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)查找個(gè)別記錄，或用搜索引擎查找互聯(lián)網(wǎng)特定的網(wǎng)頁，屬于信息檢索，不能視為數(shù)據(jù)挖掘。當(dāng)然，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)間數(shù)據(jù)也稱時(shí)間序列（Timeseries）或動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，是按時(shí)序排列的一組來自同一現(xiàn)象的觀察值。時(shí)間序列可按日、月、季度、年等收集，有些呈現(xiàn)很強(qiáng)的季節(jié)性，建模時(shí)應(yīng)給予反映。氣象、水文、生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)及社會(huì)活動(dòng)都能觀察到周期性時(shí)間序列。實(shí)際觀測(cè)并記錄的時(shí)間序列，實(shí)際上是隨機(jī)過程的樣本，即，在產(chǎn)生時(shí)間序列的實(shí)際過程的每一時(shí)點(diǎn)上，人們看到的只是該時(shí)點(diǎn)隨機(jī)變量的樣本，并不能觀察到母體。時(shí)間序列可分為平穩(wěn)和非平穩(wěn)序列，還可以分成線性和非線性時(shí)間序列。（二）時(shí)間序列分析時(shí)間序列分析是根據(jù)隨機(jī)過程理論，研究時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。時(shí)間序列分析廣泛應(yīng)用于信息壓縮、利用衛(wèi)星照片識(shí)別地球資源、石油勘探、經(jīng)營管理、預(yù)測(cè)（氣象、水文、地震、地下水位、農(nóng)作物病蟲災(zāi)害）、控制（環(huán)境污染、生態(tài)平衡）（天文學(xué)和海洋學(xué)）等方面。（1）客觀過程是連續(xù)的，有慣性，現(xiàn)在是過去的繼續(xù)，過去的信息會(huì)傳遞到現(xiàn)在與未來，利用過去的數(shù)據(jù)或信息能推測(cè)未來。（2）偶然因素會(huì)影響到客觀過程，使其行為與模式有隨機(jī)性。預(yù)測(cè)要利用時(shí)間序列各時(shí)點(diǎn)隨機(jī)量的相關(guān)關(guān)系。時(shí)間序列的趨勢(shì)與波動(dòng)稱為“模式”，時(shí)間序列分析首要要識(shí)別其模式，然后用適當(dāng)?shù)那€擬合。擬合模式的各種參數(shù)根據(jù)按“最優(yōu)預(yù)測(cè)”原則估算出的時(shí)間序列數(shù)字特征（期望值、方差、協(xié)方差、自2.時(shí)間序列成分時(shí)間序列常含有4種成分：趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、規(guī)則波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。所謂趨勢(shì)，是長(zhǎng)期持續(xù)向上或持續(xù)向下的傾向。季節(jié)變動(dòng)，是實(shí)際過程受氣候、市場(chǎng)狀況、節(jié)假日或風(fēng)俗習(xí)慣等影響而呈現(xiàn)的周期性波動(dòng)。規(guī)則波動(dòng)，是周期不等的變動(dòng)，呈漲落交替之狀。波動(dòng)的周期可不規(guī)則波動(dòng)，是時(shí)間序列除去趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)和周期波動(dòng)之后的波動(dòng)。不規(guī)則波動(dòng)總是夾雜在時(shí)間序列中，致使時(shí)間序列產(chǎn)生一種波時(shí)間序列經(jīng)常是各種周期成分的疊加，例如地震或人工地震波的記錄。這樣的序列要做頻域分析。頻域分析確定時(shí)間序列各周期成分稱為“譜”或“功率譜”的能量分布形態(tài)。頻域分析又稱譜分析。譜分析的重要內(nèi)容就是通過序列的周期圖Ⅰ(ω)的極值點(diǎn)尋找各種分3．時(shí)間序列建模時(shí)間序列建模一般有如下幾個(gè)步驟（2）將樣本點(diǎn)畫成圖，進(jìn)行相關(guān)分析。時(shí)間序列圖形可顯示出變化趨勢(shì)和周期，并發(fā)現(xiàn)離群點(diǎn)和轉(zhuǎn)折點(diǎn)。若離群點(diǎn)確實(shí)為觀測(cè)值，建模時(shí)應(yīng)加以考慮，若非，應(yīng)加以調(diào)整。轉(zhuǎn)折點(diǎn)指時(shí)間序列趨勢(shì)突變的點(diǎn)。如果發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)折拐點(diǎn)，則在建模時(shí)須分段用不同的模型擬合時(shí)間序（3）模式識(shí)別與擬合。時(shí)間序列模式眾多。小樣本可用趨勢(shì)模型、季節(jié)模型加上隨機(jī)誤差擬合。對(duì)于樣本容量（即觀測(cè)值個(gè)數(shù)）大于50的平穩(wěn)時(shí)間序列，可用ARMA（自回歸移動(dòng)平均）模型擬合。非平穩(wěn)時(shí)間序列可經(jīng)差分化為平穩(wěn)時(shí)間序列，再用ARMA模型擬合。（4）預(yù)測(cè)未來。利用建成的模型預(yù)測(cè)時(shí)間序列未來值。4．時(shí)間序列常用模型（1）ARMA模型光學(xué)鏡頭是機(jī)器視覺系統(tǒng)中必不可少的部件，直接影響成像質(zhì)量的優(yōu)劣，影響算法的實(shí)現(xiàn)和效果。光學(xué)鏡頭從焦距上可分為短焦鏡頭、中焦鏡頭，長(zhǎng)焦鏡頭；從視場(chǎng)大小分有廣角、標(biāo)準(zhǔn)，遠(yuǎn)攝鏡頭；結(jié)構(gòu)上分有固定光圈定焦鏡頭，手動(dòng)光圈定焦鏡頭，自動(dòng)光圈定焦鏡頭，手動(dòng)變焦鏡頭、自動(dòng)變焦鏡頭，自動(dòng)光圈電動(dòng)變焦鏡頭，電動(dòng)三可變（光圈、焦距、聚焦均可變）鏡頭等。光學(xué)鏡頭行業(yè)的最上游為光學(xué)玻璃、光學(xué)塑料等光學(xué)材料產(chǎn)業(yè)，上游為光學(xué)元件、電子元件、機(jī)械結(jié)構(gòu)件等，其中核心是光學(xué)材料和光學(xué)元件?？傮w而言，光學(xué)材料、光學(xué)元件、電子元件、機(jī)械結(jié)構(gòu)件等上游原材料市場(chǎng)處于充分競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)，供應(yīng)充足、價(jià)格穩(wěn)定。光學(xué)鏡頭是光學(xué)成像系統(tǒng)中的核心組件，對(duì)成像質(zhì)量起著關(guān)鍵作用。20世紀(jì)以來，光電子技術(shù)快速發(fā)展，作為光電子領(lǐng)域重要信息輸入端口的光學(xué)鏡頭應(yīng)用范圍也從最初的光學(xué)顯微鏡、望遠(yuǎn)鏡、膠片相機(jī)等領(lǐng)域不斷向安防視頻監(jiān)控、數(shù)碼相機(jī)/攝像機(jī)、智能手機(jī)等領(lǐng)域滲透；近年來，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)快速發(fā)展，光學(xué)鏡頭的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)一步豐富，機(jī)器視覺、自動(dòng)駕駛、智能家居、熱門應(yīng)用領(lǐng)域?qū)映霾桓F，為光學(xué)鏡頭產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展注入了新的動(dòng)力。目前，安防視頻監(jiān)控、車載鏡頭、機(jī)器視覺、新興消費(fèi)類電子等下游應(yīng)用領(lǐng)域在保持市場(chǎng)增長(zhǎng)的同時(shí)，對(duì)于光學(xué)成像質(zhì)量、實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景等綜合需求也在不斷提升，推動(dòng)著光學(xué)鏡頭行業(yè)產(chǎn)品和技術(shù)不斷革新。在持續(xù)革新的浪潮中，不同應(yīng)用領(lǐng)域逐漸顯現(xiàn)出一些變化趨勢(shì)：在安防視頻監(jiān)控領(lǐng)域中，超高清分辨率、超低照度、寬動(dòng)態(tài)范圍圖像（HDR）、日夜共焦、短波紅外熱成像等技術(shù)及搭載相應(yīng)技術(shù)的產(chǎn)品不斷推向市場(chǎng)；車載成像系統(tǒng)、新興消費(fèi)類電子領(lǐng)域中，超廣角、大光圈、低畸變、小型化等逐漸成為熱點(diǎn)；機(jī)器視覺領(lǐng)域中，為了適應(yīng)高精度工業(yè)制造的需求，高清分辨率、無畸變、大景深、大像面、大光圈等成為各大光學(xué)鏡頭廠商重點(diǎn)攻關(guān)的技術(shù)難點(diǎn)。由于光學(xué)鏡頭將直接影響成像質(zhì)量的優(yōu)劣以及后期算法的實(shí)現(xiàn)效果，應(yīng)用領(lǐng)域需求的快速變化不斷地推動(dòng)著光學(xué)鏡頭產(chǎn)品和技術(shù)的革新，這也對(duì)光學(xué)鏡頭廠商的綜合創(chuàng)新能力提出了更高的要求，能夠緊跟市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，針對(duì)不同實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行深度開發(fā)，并在第一時(shí)間向客戶提供合適的光學(xué)成像解決方案和光學(xué)鏡頭產(chǎn)品的廠商將獲得更大光學(xué)鏡頭產(chǎn)業(yè)自誕生至今已經(jīng)歷超過百年的發(fā)展歷程，早期的光學(xué)鏡頭產(chǎn)業(yè)主要集中在德國，以卡爾蔡司、萊卡為代表，其中蔡司鏡頭至今仍是世界鏡頭制造技術(shù)的典型代表。上世紀(jì)50年代開始，隨著二次世界大戰(zhàn)的結(jié)束，日本光學(xué)鏡頭產(chǎn)業(yè)迅速崛起，主要廠商有佳能（CANON）、尼康（NIKON）、騰龍（TARMON）、富士能（FUJINON）以及CBC等，上述廠商目前仍是全球光學(xué)鏡頭高端市場(chǎng)的重要參與者。進(jìn)入21世紀(jì)，日本廠商開始逐步退出傳統(tǒng)的光學(xué)冷加工行業(yè)，轉(zhuǎn)而重點(diǎn)發(fā)展高端光學(xué)加工、檢測(cè)技術(shù)和裝備，光學(xué)鏡頭制造向中國臺(tái)灣、成長(zhǎng)，帶動(dòng)了以生產(chǎn)塑料鏡頭為主的大立光、玉晶光電等中國臺(tái)灣企業(yè)迅速成為全球光學(xué)鏡頭的龍頭企業(yè)；另一方面，隨著中國安防視頻監(jiān)控、汽車產(chǎn)業(yè)以及新興消費(fèi)類電子等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，中國大陸光學(xué)鏡頭廠商逐步成長(zhǎng)，經(jīng)過數(shù)十年的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)積累，涌現(xiàn)了舜宇光學(xué)、鳳凰光學(xué)、聯(lián)合光電、福光股份、宇瞳光學(xué)、聯(lián)創(chuàng)電子及本公司等上規(guī)模廠商，已成為相關(guān)市場(chǎng)領(lǐng)域重要的參與者。光學(xué)鏡頭行業(yè)具有較強(qiáng)的下游聯(lián)動(dòng)性，行業(yè)的發(fā)展與下游應(yīng)用領(lǐng)域的市場(chǎng)需求和發(fā)展趨勢(shì)變化緊密相關(guān)。目前，智能手機(jī)、安防視頻監(jiān)控、車載成像系統(tǒng)是光學(xué)鏡頭三個(gè)最大的下游應(yīng)用領(lǐng)域。同時(shí)，智機(jī)視覺、數(shù)碼相機(jī)/攝像機(jī)等新興消費(fèi)類電子以及機(jī)器視覺等不斷擴(kuò)展著光學(xué)鏡頭應(yīng)用領(lǐng)域的廣度和深度。不同類型的光學(xué)鏡頭應(yīng)用領(lǐng)域差異較大，其中：塑料鏡頭主要應(yīng)用于智能手機(jī)領(lǐng)域；玻璃鏡頭主要應(yīng)用于中高端安防視頻監(jiān)控、車載成像系統(tǒng)、機(jī)器視覺以及中高端新興消費(fèi)類電子領(lǐng)域；玻塑混合鏡頭應(yīng)用更加廣泛，上述領(lǐng)域幾乎都能覆安防設(shè)備主要應(yīng)用于視頻監(jiān)控、防盜、樓宇對(duì)講、防爆與安檢等領(lǐng)域，其中視頻監(jiān)控類產(chǎn)品是安防設(shè)備市場(chǎng)最為重要的組成部分之一，其產(chǎn)值在安防設(shè)備產(chǎn)品中的占比過半。隨著20世紀(jì)70年代視頻監(jiān)控開始運(yùn)用于安防行業(yè)，全球安防視頻監(jiān)控行業(yè)相繼經(jīng)歷了模擬監(jiān)控、數(shù)字監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控等階段，并一路快速向著智能監(jiān)控方向發(fā)展。2011-2016年全球安防視頻監(jiān)控設(shè)備市場(chǎng)五年間的復(fù)合增長(zhǎng)率為18.10%，2016年總體規(guī)模已達(dá)到3,010億元；未來幾年，全球安防視頻監(jiān)控設(shè)備市場(chǎng)仍將保持高速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2021年全球安防視頻監(jiān)控設(shè)備市場(chǎng)總體規(guī)模將提升至4,600億元，其中中國安防視頻監(jiān)控設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模1,693億元，占全球市場(chǎng)的36.8%。對(duì)到手信息涉及的問題應(yīng)追根溯源，及時(shí)核對(duì)。例如，盡量找到現(xiàn)場(chǎng)和掌握第一手資料的人；核對(duì)原始資料，并查對(duì)主要參考文獻(xiàn)；按其中敘述的方法、步驟，重做實(shí)驗(yàn)或演算,以便從來源上找到鑒別依鑒別和篩選在手