核心功能

功能叙述

正射影像

對特定視頻段按照地(dì / de)理坐标進行轉化。（具體方法爲(wéi / wèi)：計算地(dì / de)面點坐标、計算像點坐标、灰度内插、灰度賦值，主要(yào / yāo)步驟包括校正控制點采集和(hé / huò)區域網平差，利用攝像機等提供的(de)一(yī / yì ／yí)些姿态參數以(yǐ)及與地(dì / de)面系統相關的(de)處理參數來(lái)進行粗校正，再結合衛星影像和(hé / huò)DEM數據對影像做精細校正。）

全景處理

對特定視頻段進行全景拼接。（具體方法爲(wéi / wèi)：特征點提取，特征點匹配，控制點生成，全景模型優化，接縫線提取，圖像勻色。爲(wéi / wèi)了(le／liǎo)提高拼接的(de)速度，首先需要(yào / yāo)從視頻數據中抽取關鍵幀，關鍵幀之(zhī)間有明顯的(de)旋轉變化。對關鍵幀提取特征點和(hé / huò)匹配，利用匹配的(de)結果來(lái)生成控制點，然後基于(yú)全景模型來(lái)進行整體優化計算出(chū)每個(gè)關鍵幀的(de)姿态，最後根據姿态來(lái)進行拼接。在(zài)拼接過程中，接縫線提取和(hé / huò)勻色算法可以(yǐ)解決不(bù)同關鍵幀的(de)色調不(bù)一(yī / yì ／yí)緻的(de)問題）

違法圖斑輔助核查

通過衛星影像傳違法圖斑的(de)上(shàng)傳，自動檢索出(chū)對應的(de)攝像頭，輔助查驗違法事件。（具體方法爲(wéi / wèi)：針對違法圖斑進行樣本采集和(hé / huò)深度學習模型訓練，實現違法圖斑在(zài)視頻中的(de)智能識别；并通過像地(dì / de)坐标系的(de)轉換，将違法圖斑的(de)位置、時(shí)間投射到(dào)相應視頻或監控中，輔助違法圖斑核查）

視頻AI場景識别

目前ＡＩ識别樣本場景有：施工行爲(wéi / wèi)識别（挖掘機開挖）、建房進度識别（違規建築、建築變化）、河湖監測（河道(dào)河灘修築道(dào)路、河道(dào)河灘建設房屋、河道(dào)河灘種植樹木、河道(dào)河灘挖沙取土、河道(dào)河灘亂堆垃圾、網箱養殖）、耕地(dì / de)監測（耕地(dì / de)變化檢測）、人(rén)爲(wéi / wèi)破壞監測（人(rén)或者其他(tā)動物進入識别、傾倒垃圾、暴露垃圾、區域入侵、工程車監測）生态修複監測（黑臭水體、邊坡種草）渣土監測（傾倒渣土），在(zài)樣本的(de)基礎上(shàng)，針對不(bù)同的(de)地(dì / de)物進行深度學習模型訓練算法，主要(yào / yāo)采用全卷積網絡（CNN）與條件随機場（CRF）算法。在(zài)經過不(bù)斷的(de)模型研發和(hé / huò)測試之(zhī)後，構建較爲(wéi / wèi)穩健的(de)應用模型。針對實際地(dì / de)物識别應用場景、進行相應的(de)違法行爲(wéi / wèi)規則編制。

坐标雙向轉化

滿足大(dà)地(dì / de)坐标轉視頻坐标，同時(shí)也(yě)滿足視頻坐标轉大(dà)地(dì / de)坐标。