数字视网膜成像系统具有以下特点：
编码和紧凑特征提取：在摄像头中嵌入芯片，将获取的视觉数据经过编码和紧凑特征提取后，传送给“城市大脑”，以便更为灵活地检索和分析。
“三流”模式：在原有的“视频编码流+特征编码流”的“双流”模式基础上，进一步提出了“三流”模式，创新性地增加了模型更新流，大大加强了该系统应对城市治理等复杂环境的能力。
实时处理和时空大数据分析：通过视频流、特征流、模型流的协作，实现海量视觉数据的实时处理和时空大数据的分析与挖掘。
降低系统内数据传输压力：提出的“特征实时汇聚、视频按需调取、模型在线更新”的视觉计算系统新范式，既降低了系统内数据传输压力，又缓解了云上的集中计算压力。
灵活支撑各种应用：模型可更新、功能可定义的技术特性能够灵活支撑各种应用，实现对视觉大数据的实时分析和处理。
解决传统视觉系统资源瓶颈：解决了传统视觉系统在带宽、计算、存储等方面的资源瓶颈，提高了城市治理效率。
标准化和国际化：鹏城实验室牵头制定的数字视网膜系统国际标准，标志着我国在该域的标准工作取得重大突破，为推动产业链、供应链、价值链、创新链深度融合提供坚实的标准支撑。
广泛应用：该系统已在智能交通、智慧安防等域得到应用，并推广至武汉、长沙、西安等数十个大中城市的建设项目中。
这些特点使得数字视网膜成像系统在处理城市海量视频数据方面具有显著优势，能够有效提升城市治理效率。
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