Plataforma de regulação inteligente de vídeo multifonte e teledetecção

Funções principais

Descrição da função

Imagem Positiva

Transforma segmentos de vídeo específicos por coordenadas geográficas. (Os métodos específicos são: o cálculo das coordenadas do ponto de terra, o cálculo das coordenadas do ponto de pixel, a interpolação da escala de cinzento, a atribuição de valores da escala de cinzento, as principais etapas incluem a correção da captura de pontos de controle e a disparidade da rede regional, o uso de alguns parâmetros de postura fornecidos por câmeras e outros e os parâmetros de processamento relacionados com o sistema de terra para realizar uma correção grosseira, combinando imagens de satélite e dados DEM para fazer uma correção fina da imagem.) ）

Tratamento panorâmico

Montagem panorâmica de segmentos de vídeo específicos. (Os métodos específicos são: extração de pontos característicos, correspondência de pontos característicos, geração de pontos de controle, otimização do modelo panorâmico, extração de linhas de costura, homogeneização da imagem. Para melhorar a velocidade de montagem, primeiro é necessário extrair quadros-chave dos dados de vídeo, com mudanças de rotação óbvias entre os quadros-chave. Extrair pontos característicos e correspondência de quadros-chave, usar os resultados da correspondência para gerar pontos de controle, em seguida, calcular a posição de cada quadro-chave com base no modelo panorâmico para otimização geral e, finalmente, fazer a montagem de acordo com a posição. Durante o processo de montagem, o algoritmo de extração de linhas de costura e homogeneização pode resolver o problema da inconsistência de tons de diferentes quadros-chave)

Verificação auxiliar de mapas ilegais

O upload de imagens ilegais através de imagens de satélite recupera automaticamente as câmeras correspondentes para ajudar a identificar incidentes ilegais. (Os métodos específicos são: coleta de amostras e treinamento de modelos de aprendizado profundo para placas ilegais, para alcançar o reconhecimento inteligente de placas ilegais em vídeo; e, através da conversão do sistema de coordenadas geográficas, projetar a localização e o tempo das placas ilegais no vídeo ou monitoramento correspondente para auxiliar a verificação de placas ilegais)

Reconhecimento de cena AI de vídeo

Os cenários de amostra de identificação de IA atuais são: reconhecimento de comportamento de construção (escavação com escavadora), reconhecimento de progresso de construção de casas (construção ilegal, mudanças de construção), monitoramento de lagos (construção de estradas em praia do rio, construção de casas em praia do rio, plantação de árvores em praia do rio, extração de areia em praia do rio, empilhamento de lixo em praia do rio, cultivo de caixas de rede), monitoramento de terras cultivas (detecção de mudanças em terras cultivas), monitoramento de danos humanos (identificação de entrada humana ou de outros animais, despejo de lixo, lixo exposto, invasão regional, monitoramento de veículos de engenharia) monitoramento de reparação ecológica (corpos de água cheiros negros, plantação de plantas laterais) monitoramento de lixo (despejo de lixo), com base em amostras, algoritmos de treinamento de modelos de aprendizado profundo para diferentes terrenos, principalmente usando rede de convolção completa (CNN) e algoritmos de aeroporto aleatório (CRF). Crie modelos de aplicação mais robustos após o desenvolvimento e teste contínuos de modelos. Elaboração de regras de violação correspondentes para cenários de aplicação de identificação geográfica real.

Transformação bidirecional de coordenadas

Satisfação de coordenadas terrestres em coordenadas de vídeo e também de coordenadas de vídeo em coordenadas terrestres.