核心功能(néng)

功能(néng)叙述

正射影像

對特定視頻段按照(zhào)地理坐标進行轉化。（具體方法為(wèi)：計算(suàn)地面點坐标、計算(suàn)像點坐标、灰度内插、灰度賦值，主要步驟包括校正控制點采集和區域網平差，利用攝像機(jī)等提供的一(yī)些姿态參數以及與地面系統相(xiàng)關的處理參數來進行粗校正，再結合衛星影像和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。（具體方法為(wèi)：特征點提取，特征點匹配，控制點生(shēng)成，全景模型優化，接縫線提取，圖像勻色。為(wèi)了提高(gāo)拼接的速度，首先需要從(cóng)視頻數據中抽取關鍵幀，關鍵幀之間有明顯的旋轉變化。對關鍵幀提取特征點和匹配，利用匹配的結果來生(shēng)成控制點，然後基于全景模型來進行整體優化計算(suàn)出每個(gè)關鍵幀的姿态，最後根據姿态來進行拼接。在拼接過程中，接縫線提取和勻色算(suàn)法可以解決不同關鍵幀的色調不一(yī)緻的問題）

違法圖斑輔助核查

通(tōng)過衛星影像傳違法圖斑的上(shàng)傳，自(zì)動檢索出對應的攝像頭，輔助查驗違法事(shì)件(jiàn)。（具體方法為(wèi)：針對違法圖斑進行樣本采集和深度學習模型訓練，實現違法圖斑在視頻中的智能(néng)識别；并通(tōng)過像地坐标系的轉換，将違法圖斑的位置、時間投射到(dào)相(xiàng)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(gōng)行為(wèi)識别（挖掘機(jī)開(kāi)挖）、建房進度識别（違規建築、建築變化）、河湖(hú)監測（河道河灘修築道路(lù)、河道河灘建設房屋、河道河灘種植樹木(mù)、河道河灘挖沙取土(tǔ)、河道河灘亂堆垃圾、網箱養殖）、耕地監測（耕地變化檢測）、人為(wèi)破壞監測（人或者其他動物(wù)進入識别、傾倒垃圾、暴露垃圾、區域入侵、工(gōng)程車監測）生(shēng)态修複監測（黑(hēi)臭水(shuǐ)體、邊坡種草(cǎo)）渣土(tǔ)監測（傾倒渣土(tǔ)），在樣本的基礎上(shàng)，針對不同的地物(wù)進行深度學習模型訓練算(suàn)法，主要采用全卷積網絡（CNN）與條件(jiàn)随機(jī)場（CRF）算(suàn)法。在經過不斷的模型研發和測試之後，構建較為(wèi)穩健的應用模型。針對實際地物(wù)識别應用場景、進行相(xiàng)應的違法行為(wèi)規則編制。

坐标雙向轉化

滿足大地坐标轉視頻坐标，同時也滿足視頻坐标轉大地坐标。