● 摘要
随着国民经济的不断增长、城市化进程不断加快，城市治理复杂度越来越高，“智慧城市”的提出和推进就是为了解决这个问题。“智慧社区”作为智慧城市中与居民生活息息相关的一部分，正在加快建设。随着社区内采集设备和来自社区应用的图像数据不断增多，各个系统数据孤立和存储瓶颈的现象愈发明显。因此对海量异构社区图像数据的管理和组织，以支持其他社区应用的数据需求的问题研究就在理论和实际的应用中有非常重要的意义了。
本文针对社区图像数据的组织管理问题，提出了系统的解决方案。分析社区图像数据的特点，给出了多源图像数据的描述方式。针对社区图像数据量庞大且不断增长的存储压力，给出了分布式、易扩展、低成本的存储系统。同时对这些海量的异构数据，根据统一的数据描述，给出了基于场景的分类组织管理模型。在此基础上，设计并实现了智慧社区图像数据组织管理系统，对关键模块做了详细的说明。
本文取得的主要成果如下：
根据社区图像数据的多源和数据采集系统的异构特性，提出了一种从数据、服务到内容语义标签三层数据描述方式。采用数据领域本体对数据进行定义，采用WSDL文件对异构系统提供的数据服务进行定义，采用语义标注的方式对图像数据内容进行定义。三层定义，包含了第三方使用此数据所需知道的完整信息。
在数据目录分类数据组织的基础上，提出了图像数据场景分类组织管理模型。社区图像数据天然带有关联性，并且异构数据已经做了统一的描述，所以整个社区图像数据可以划分为一个个场景，用以支持数据的逻辑管理和其他社区应用的数据需求，提高数据请求的查准率和召回率。
面对膨胀的社区图像数据，给出了基于Hadoop和Hbase构成的海量数据存储系统架构。系统易于扩展，搭建成本低廉，可靠性强。
设计并实现了智慧社区图像数据组织与管理系统。给出了详细的实现，同时从系统的功能到性能，进行了系统测试验证。