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视频大数据技术在智慧城市中的应用在未来的“智慧城市”中，会有越来越大的结构化以及非结构化的数据。那么我们如何高效地存储和管理这些数据，如何分析这些数据呢？答案是，我们需要强有力的大数据处理系统进行支撑。 三、视频大数据技术在智慧安全中的应用 在智慧安全的案件侦缉等应用中，经常需要进行人员信息的查询，人员信息库中的一个重要组成部分是人脸库，人脸库包括人员的基本信息、头像图片以及根据头像建模而得的人脸特征向量。其中案件侦缉中一个重要的应用是人脸检索，即从视频图像中提取人带人脸的特征向量跟人脸库中的数据进行比对，查询出来此人的基本信息。当人脸库数量达到1000万级别甚至更大后，目前人脸检索方式会出现瓶颈。因为在人脸的检索过程中需要检索整个人脸库，需要将整个人脸库导入到内存中以提高检索效率，对服务器内存要求高，而当前大多人脸检索方案不支持集群架构，只能增加单服务器的内存以满足需求，容易出现瓶颈。针对此类场景，可采用人脸检索的大数据解决方案，人脸库保存于视频大数据平台中，视频大数据平台采用集群架构，并且可平滑扩展，可以提供足够大的内存，同时，采用分布式计算，各节点并行进行计算，极大地提高数据处理的能力。 人脸检索大数据应用设计如下图所示：  人脸检索大数据方案示意图 人脸检索大数据应用的不同之处在于后端子系统中加入了视频大数据平台。智慧安全应用平台为用户提供人脸检索功能；视频大数据平台存储人脸库数据，进行高效的人脸分析比对，为应用平台提供人脸检索服务。以1000万条数据为例。如果传统的方式数据库需要管理员进行手动的分库分表操作，随着数据的增长维护工作量会越来越大，同时也很难保证系统的正常运行；采用视频大数据技术可以轻松的做到系统的横向扩展，保证系统高效的运行。基于视频大数据平台，智慧安全应用平台能够为用户提供快速的人脸检索功能。 四、总结展望 视频大数据技术能够解决当前系统处理海量视频及相关数据能力不足的问题，帮助客户从海量的视频数据中快速挖掘高价值的信息，协助客户提升其决策的效率和精准度。可以预见在未来的“智慧城市”建设中，视频的数据量会爆炸性增长，对海量视频数据处理系统的要求会越来越高，对视频数据挖掘的能力要求越来越强，视频大数据平台将引入越来越多的机器学习、图算法等尖端技术来提高整个系统的智能化水平。 责编：李玉琴  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：kaiyun体育官方人口
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