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演讲摘要：视觉AI模型已广泛应用于城市安防场景中的视频分析和推理任务，但是监控视频数据天然存在“数据密度大、价值密度低”的处理难题，在硬件算力资源有限的条件下难以有效支持城市安防场景下海量视频数据的实时语义解析与复杂查询。本项目将研究如何对城市路网大规模监控摄像头产生的视频数据进行实时解析并建立时空语义索引，统一支持选择(select)、聚合(aggregate)、连接(join)等多种不同类型的查询以及跨摄像头的车辆追踪和模式挖掘等任务，并最终搭建一个开源的视频数据库原型系统，丰富OpenGauss应用生态。
讲者简介：张东祥，浙江大学“百人计划”研究员，在复旦大学获本科学位，新加坡国立大学获博士学位。主要研究方向为时空数据库、智慧城市。在Nature子刊、TPAMI、TKDE、SIGMOD、VLDB、KDD、CVPR等国际期刊和会议发表70余篇论文，其中CCF A类论文50余篇，2篇ESI高被引论文，Google Scholar引用3800余次，H指数34。多次担任重要数据库和数据挖掘会议的程序委员会委员（包括ICDE 2012,2018,2022, KDD 2019-2022, SIGMOD 2022，VLDB 2023），2018年获ACM SIGMOD中国新星奖。2020年指导学生获CCF大数据与计算智能大赛一等奖。
第39届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2022）
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