随着智慧安防建设的推进,图像在数据中所占比重逐渐增大,并出现了占用存储量大、资源利用率低、数据关联度低等问题。安防图像数据标注,对于提升图像数据关联度以及资源利用率等有着重要的意义。本论文围绕着安防图像数据的业务需求,完成了对安防图像数据的采集工作,实现了安防图像数据的语义标注;同时以大数据平台作为支撑,设计并实现了面向内容检索的图像标注系统。论文主要工作包括:1、分析了图像数据标注的关键技术,重点研究了图像标注方法,并分析了不同的标注方法的优缺点以及适用场合。2、针对安防图像数据来源以及数据特性,以大众化标注为背景,提出了安防领域的图像感知模型,即场景化语义标注模型,作为图像标注的模型支撑;并将该模型应用到面向内容检索的图像标注系统中。实验证明,在事件查询过程中,采用该模型,能够得到较高的数据查全率以及数据查准率,并且提高了与其他结构化数据的关联程度。3、分析了安防图像数据特点,搭建了数据存储以及计算平台,即大数据平台。使用HBASE和HDFS组件,为数据存储提供支撑;使用Map Reduce计算框架,提供分布式并行计算支持。4、设计并实现了面向内容检索的图像标注系统原型开发,完成了论文所提模型与算法的编码实现工作,并以此为依据,实现了对图像数据的标注、检索和推送。通过友好的数据交互,提供数据的可视化展示。根据标注系统的检索结果,可实现重点区域的监管,对特定领域安全的保障有着重要意义;并且标注后的图像数据可作为其他智慧城市系统的数据支撑,对整个智慧城市项目建设有着重要意义。利用智慧城市大数据平台,提升了图像数据存储的高可靠性以及数据的分布式处理效率,对大数据、移动网络、图像标注在城市管理服务行业上的运用提供了保障。