核心功能(néng)

功能(néng)叙述

正射影像

對特定視(shì)頻段按照地理(lǐ)坐标進行轉化(huà)。（具體(tǐ)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(xiào)正控制點采集和區域網平差，利用攝像機等提供的一(yī)些(xiē)姿态參數以及與地面系統相關(guān)的處理(lǐ)參數來(lái)進行粗校(xiào)正，再結合衛星影像和DEM數據對影像做精細校(xiào)正。）

全景處理(lǐ)

對特定視(shì)頻段進行全景拼接。（具體(tǐ)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(huà)，接縫線提取，圖像勻色。為(wèi)了(le)提高拼接的速度，首先需要從視(shì)頻數據中抽取關(guān)鍵幀，關(guān)鍵幀之間(jiān)有明顯的旋轉變化(huà)。對關(guān)鍵幀提取特征點和匹配，利用匹配的結果來(lái)生(shēng)成控制點，然後基于全景模型來(lái)進行整體(tǐ)優化(huà)計算(suàn)出每個(gè)關(guān)鍵幀的姿态，最後根據姿态來(lái)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(guān)鍵幀的色調不一(yī)緻的問題）

違法圖斑輔助核查

通過衛星影像傳違法圖斑的上(shàng)傳，自動檢索出對應的攝像頭，輔助查驗違法事(shì)件。（具體(tǐ)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(xiàn)違法圖斑在視(shì)頻中的智能(néng)識别；并通過像地坐标系的轉換，将違法圖斑的位置、時(shí)間(jiān)投射到相應視(shì)頻或監控中，輔助違法圖斑核查）

視(shì)頻AI場(chǎng)景識别

目前ＡＩ識别樣本場(chǎng)景有：施工行為(wèi)識别（挖掘機開挖）、建房(fáng)進度識别（違規建築、建築變化(huà)）、河(hé)湖監測（河(hé)道河(hé)灘修築道路(lù)、河(hé)道河(hé)灘建設房(fáng)屋、河(hé)道河(hé)灘種植樹木、河(hé)道河(hé)灘挖沙取土(tǔ)、河(hé)道河(hé)灘亂堆垃圾、網箱養殖）、耕地監測（耕地變化(huà)檢測）、人(rén)為(wèi)破壞監測（人(rén)或者其他動物進入識别、傾倒垃圾、暴露垃圾、區域入侵、工程車監測）生(shēng)态修複監測（黑臭水體(tǐ)、邊坡種草）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）與條件随機場(chǎng)（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。針對實際地物識别應用場(chǎng)景、進行相應的違法行為(wèi)規則編制。

坐标雙向轉化(huà)

滿足大地坐标轉視(shì)頻坐标，同時(shí)也(yě)滿足視(shì)頻坐标轉大地坐标。