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核心功能

功能敘述

正射影像

對特定視頻段按照地理坐標進行轉化。（具體方法為：計算地面點坐標、計算像點坐標、灰度內插、灰度賦值，主要步驟包括校正控制點采集和區域網平差，利用攝像機等提供的一些姿態參數以及與地面系統相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：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。為了提高拼接的速度，首先需要從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成控制點，然后基于全景模型來進行整體優化計算出每個關鍵幀的姿態，最后根據姿態來進行拼接。在拼接過程中，接縫線提取和勻色算法可以解決不同關鍵幀的色調不一致的問題）

違法圖斑輔助核查

通過衛星影像傳違法圖斑的上傳，自動檢索出對應的攝像頭，輔助查驗違法事件。（具體方法為：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識別；并通過像地坐標系的轉換，將違法圖斑的位置、時間投射到相應視頻或監控中，輔助違法圖斑核查）

視頻AI場景識別

目前ＡＩ識別樣本場景有：施工行為識別（挖掘機開挖）、建房進度識別（違規建筑、建筑變化）、河湖監測（河道河灘修筑道路、河道河灘建設房屋、河道河灘種植樹木、河道河灘挖沙取土、河道河灘亂堆垃圾、網箱養殖）、耕地監測（耕地變化檢測）、人為破壞監測（人或者其他動物進入識別、傾倒垃圾、暴露垃圾、區域入侵、工程車監測）生態修復監測（黑臭水體、邊坡種草）渣土監測（傾倒渣土），在樣本的基礎上，針對不同的地物進行深度學習模型訓練算法，主要采用全卷積網絡（CNN）與條件隨機場（CRF）算法。在經過不斷的模型研發和測試之后，構建較為穩健的應用模型。針對實際地物識別應用場景、進行相應的違法行為規則編制。

坐標雙向轉化

滿足大地坐標轉視頻坐標，同時也滿足視頻坐標轉大地坐標。