大数据分析技术在海量激光图像检索中的应用

廖远来 河源职业技术学院

引言

随着激光技术的不断发展和进步，我国的很多行业都采用了激光技术作为新型技术用于设备的革新。在互联网现有的大数据分析技术的支持下，激光图像已经获得了广泛的应用，并且通过互联网技术可以实现激光图像资源的共享。从现在的海量激光图像检索情况来看，大数据分析技术已经广泛应用于在海量的激光图像库中查找对应需要的图像信息。现在有关海量激光图像检索的相似度匹配就需要大数据分析技术作为支持，因为在海量激光图像检索的过程中需要大量的数据计算进行支撑，只有大数据分析技术具有处理海量数据的能力和运算技术。随着大数据分析技术以及互联网信息处理技术的迅猛发展，社会的很多行业和领域对于激光图像数据信息资源的需求越来越高，这就要求在大数据分析技术进行数据挖掘中，充分考虑激光图像数据检索的准确性，降低激光图像检索所耗费的时间，提供针对性，尤其是在激光图像信息资源丰富多样的今天，激光图像数据库体系涵盖的容量较大，且对于激光图像数据的处理速度也越来越快。大数据挖掘技术由多个组成部分组成，其中数据储存、数据处理以及基于视觉模式的深度挖掘是最重要的三点。这解决了传统模式下激光图像搜索的难点，带来了新的解决方案以及发展思路。

1 基于大数据分析技术的海量激光图像检索

1.1 海量激光图像检索技术的介绍

海量激光图像检索技术利用了很多种的控制技术，是一种多重控制的集合，能够使用计算机的优秀的控制和计算能力对技术的资源进行整合，从而不断的优化海量激光图像检索技术的性能和控制的稳定性。海量激光图像检索技术具有出色的激光图像数据流处理能力，并且可以利用优秀的数字算法来对这些受控对象分类调控，调节播控的能力和顺序。通过这种方式能够更好的对设备进行调控，后期的设备操作都需要借助海量激光图像检索技术来辅助设备的切换和移动。海量激光图像检索技术在实际的使用过程中，需要根据播控设备的不同来灵活的切换不同模式进行工作，这部分功能的实现需要采用参数控制的方法，利用传感器的信息获取与处理能力，结合海量激光图像检索技术对激光图像进行控制，提升设备的利用效率。

1.2 海量激光图像检索分析数据信息的收集

在海量激光图像检索的过程中，大部分都需要依靠大数据分析技术信息处理技术回传来的激光图像的相关情况，通过大数据分析技术信息处理技术回传的数据，能够对海量激光图像检索的各种情况进行分析，推动图像分析领域的发展和进步。

从目前大数据分析技术的实际使用情况来看，我国的大数据分析技术信息处理技术已经在海量激光图像检索领域发挥了很大的作用，主要的海量激光图像检索方式有区域性细致调查与数据库动态分析两种方式，能够保证海量激光图像检索的合理性和实时性。在对海量激光图像检索的过程中，大数据分析技术能够对海量激光图像检索进行一定的指导，并且可以对这些海量激光图像检索进行分析，保证在这些海量激光图像检索能够得到更好的质量和效率保证。

1.3 大数据分析技术与海量激光图像检索技术融合的必要性

现如今的广播海量激光图像检索发展和建设过程中，大数据分析技术和海量激光图像检索播出技术融合发展，已经是现在海量激光图像检索发展的整体趋势，海量激光图像检索的现代化技术发展是非常必要的，主要表现有很多方面，在此说几点主要的方面。大数据分析技术和海量激光图像检索技术具有不同的特点，并且在不同的方面有着独特的能力，所以海量激光图像检索不能够只采用一种方式来进行发展，这样的发展模式在短期内可以随着互联网的发展获得高收益，但是对于海量激光图像检索的长期发展是非常不利的，单一的播控模式具有很多的漏洞，所以将大数据分析技术和海量激光图像检索技术进行融合是海量激光图像检索目前的最优解决方案和发展趋势。除此之外，将两者进行结合，可以互相扶持，弥补不同的技术缺陷，整体上可以获得更好的效果。

2 海量激光图像检索

2.1 大数据并行数据处理技术

在目前的大数据分析技术中，大数据并行数据处理技术在海量激光图像检索的过程中起到了关键作用，并且相应的计算方式有着一定的广泛性，大数据并行数据处理技术有着很多的优点。在海量激光图像检索的过程中，能够提供最高效率的数据处理能力，大大提升了海量激光图像检索匹配的准确度和相似度。

2.2 视觉模式检索

图像的相似度的判断是非常关键的一个步骤，也是海量激光图像检索的关键问题所在，为了提升海量激光图像检索的相似度匹配问题，需要引入视觉模式进行海量激光图像检索。视觉模式是人类特有的判断实物的方式，对于人类来说实现这个功能非常容易，但是对于计算机来说是不具备这个功能的，所以就需要利用从相关的机器语言和计算机视觉领域来进行实现。通过计算机机器语言编程，实现人类所具有的颜色和条纹区别能力，这样可以更好的提升海量激光图像检索的相似度。如今互联网中的激光图像数量非常的庞大，所以可以将一类图片归结为一组图像视觉模块，通过对应的模块化处理来实现图像的匹配问题。

3 结束语

综上所述，从现在的互联网发展情况来看，网络信息的时代已经到来，在海量信息数据的情况下，为了更好的进行海量激光图像检索，就需要利用大数据分析技术的出色信息处理能力。正是因为这种情况，所以需要大数据分析技术在数据挖掘和图像识别等领域进行深入的探究，从现有的海量激光图像检索技术入手，不断的完善现有的海量激光图像检索方法，提升信息的使用效率和搜索效率，推动海量激光图像检索的发展和进步。