智慧城市大数据智能检索

采用人工智能，将智慧城市信息按一定的方式组织和存储，并根据信息用户的需要，找出有关信息的过程。

由于网络技术和信息技术的迅猛发展，信息量激增，快速查找并获取所需要的信息已成为人们最迫切的需求。 智能检索是基于自然语言的检索形式，机器根据用户所提供的以自然语言表述的检索要求进行分析，而后形成检索策略进行搜索。智慧城市大数据智能检索就是采用人工智能进行信息检索的技术，其通过模拟人脑思维方式，理解用户的检索请求，形成检索策略并进行高效智能的信息检索。用户所需要做的仅仅是告诉计算机想做什么，至于怎样实现则无须人工干预，这意味着用户将彻底从烦琐的规则中解脱出来。并且，智慧城市中的智能检索，能够根据用户的身份、场景、需求以及偏好进行信息筛选，当用户的查询请求不明确时，系统能够运用推理机制来推测用户的可能需求并将最适合需求推送用户。智能化程度较高的搜索引擎有FSA、Eloise和FAQFinder。

智能检索技术包含：①信息过滤技术。是在检索过程中对数据进行过滤与查询，可以识别可疑信息并判断是否为垃圾信息，并且能够用于防范垃圾邮件、版权保护、病毒防护。②自然语言处理技术。在研究人类的语言特点的基础上，识别文档的语义，对内容进行智能筛选，实现了人与计算机的有效通信，极大地避免了传统的、死板的直接筛选。③语音识别技术。能够识别人类复杂的语言，提取有用语音信息进行检索。在此过程中，先将难以识别的信息单独存储，在经过对语音内容的整体分析后，重新排列组合并检索。④图像识别技术。是通过图像摄取设备，摄取目标后转化为图像信号，来得到目标对象的特征、形态等信息。⑤视频检索技术，主要包括目标检测、跟踪、识别、行为分析、基于内容的视频检索和数据融合等五类，在检索过程中分析视频对象，并在视频的各个片段中，根据特征向量对其进行分类与检索。 智能信息检索系统应具有如下的功能：能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。

基于内容的智能数据检索是一门新兴的技术，它是指从多媒体数据中直接提取出对象的语义、特征（如图像的颜色、纹理、形状，视频中的镜头、场景、镜头的运动，声音的音色、音调、响度等），然后根据这些线索从存储在数据库里的大量媒体中进行查找和相似性匹配，检索出具有相似特性的媒体数据来。它能从大型分布数据库中，以用户可以接受的响应时间，查询到所要求的信息。它不需要理解或识别媒体中的对象，所关注的是数据内容，并快速地发现信息。基于内容的智能检索具有以下特点：①模糊检索。基于内容的信息检索技术采用一种近似匹配或者局部匹配的方法和技术来逐步求精地获得查询和检索结果。整个查询过程，相当于一个迭代的过程，即不断减小查询结果的范围，直到定位于要求的目标。它没有采用传统的精确匹配原则，也就是说，它对内容的表示不是一种精确的描述，而是具有一定宽容度的模糊描述，因而也避免了因传统检索方法而带来的不确定性。②直接从内容中提取信息线索。基于内容的信息检索技术直接对文本、图像、视频、音频进行分析，从中抽取内容特征，然后利用这些内容特征建立索引并进行检索。它突破了传统的基于文本表达的局限，避免了用字符标识多媒体信息的转化过程。而从信息论的角度来看，用文本标识与它不同特性的多媒体信息的这个过程必然会导致信息的缺失。因而，直接从多媒体数据内容中提取信息线索的方法，大大提高了检索过程的效率和适应性。③满足用户多层次的检索要求。检索系统通常由媒体库、特征库和知识库组成。媒体库包含多媒体数据，如文本、图像、音频、视频等；特征库包含用户输入的特征和预处理自动提取的内容特征；知识库包含领域知识和通用知识，其中的知识表达可以更换，以适应各种不同领域的应用要求。④人机交互式查询方式。检索系统可以提供友好的人机交互界面。用户不仅可以通过键盘输入文字来执行检索，还能够直接发出声音来寻找匹配的音频信息，例如，哼唱一段旋律，检索系统就可以帮助查找类似的音乐。或者做几个动作，通过视频捕捉系统，把动作转换为视频输入的查询条件，系统就可以查找有相似动作的视频数据。⑤满足大型数据库的检索。基于内容的信息检索系统，通常可以处理数量巨大、种类繁多的多媒体数据库，检索方法的特点，使它能够实现对多媒体信息的快速检索。

智慧城市大数据智能检索的应用过程，大致分为四层架构：用户交流层、数据应用层、数据处理层以及数据采集层。由上至下对数据进行分层处理，并将处理后的结果反馈检索用户。①用户交流层。用户可以进行相应的数据查询，其作用是将用户所输入的数据递交上去，并将处理后的结果显示给用户。得出结果后，会根据用户需求提示用户是否继续检索，若继续，则重复上一步骤直至用户退出程序。②数据应用层。根据用户所提交的数据请求进行任务类型分析，选取相应的检索模型进行数据检索。③数据处理层。负责对检索关键词的语义扩展，并根据扩展语义提取文献中的关键信息，进而筛选其他文献。④数据采集层。是根据数据处理层处理好的数据进行排序和整理，并将最终的整理结果上传至用户交流层，由用户交流层将最终结果呈现给用户。 以视频智能检索的应用为例，传统的城市治理，被迫使用人海战术进行视频检索和查看，而海康威视的视频检索系统，采用高效智能分析算法技术与集群化计算方式，提高了计算能力，能够在视频资料录入的同时，自动对视频中的目标信息智能预处理分析，并将目标相关信息作为智能元数据保存至数据库中，极大地提高了工作效率。