멀티 소스 비디오 및 원격 감지 지능형 규제 플랫폼

핵심 기능

기능 설명

정사 영상

특정 비디오 세그먼트를 지리적 좌표에 따라 변환합니다.(구체적인 방법: 지상점 좌표 계산, 영상점 좌표 계산, 그레이스케일 내부 삽입, 그레이스케일 부여, 주요 단계는 제어점 수집과 지역 네트워크 평차 교정, 카메라 등이 제공하는 일부 자세 매개변수 및 지상 시스템과 관련된 처리 매개변수를 이용하여 굵게 교정하고, 다시 위성 영상과 DEM 데이터를 결합하여 영상을 정교하게 교정한다.）

파노라마 처리

특정 비디오 세그먼트를 파노라마로 결합합니다.(구체적인 방법은 특징점 추출, 특징점 매칭, 제어점 생성, 파노라마 모델 최적화, 이음매 선 추출, 이미지 균일색이다. 접합의 속도를 높이기 위해서는 먼저 비디오 데이터에서 키프레임을 추출해야 한다. 키프레임 사이에 뚜렷한 회전 변화가 있다. 키프레임에 대해 특징점과 매칭을 추출하고 일치하는 결과를 이용하여 제어점을 생성한 다음 파노라마 모델을 바탕으로 전체적인 최적화를 진행하여 각 키프레임의 자세를 계산하고 마지막에 따라 키프레임의 균일색조 문제를 해결할 수 있다.

불법 도반 보조 심사

위성 영상 전송 위법 도반의 업로드를 통해 자동으로 대응하는 카메라를 검색하여 위법 사건을 보조적으로 검사한다.(구체적인 방법은 다음과 같다. 위법도반에 대해 견본채집과 심층학습모형훈련을 진행하여 위법도반이 동영상에서의 지능식별을 실현한다. 또한 상지좌표계의 전환을 통해 위법도반의 위치, 시간을 상응한 영상 또는 감시에 투사하여 위법도반의 핵사를 보조한다.)

비디오 AI 장면 인식

현재 AI 식별 샘플 장면은 시공 행위 식별 (굴착기 굴착), 주택 건설 진도 식별 (규정 위반 건축, 건축 변화), 하천 호수 모니터링 (하천 모래톱 건설 도로, 하천 모래톱 재배 수목, 하천 모래톱 모래 파기 토양 채취, 하천 모래톱 쓰레기 무단 퇴적, 가두리 양식), 경작지 모니터링 (경작지 변화 검측), 인위적 파괴 모니터링 (인간 또는 기타 동물 투기, 비탈에 대한 쓰레기 식별, 흙 투기, 비탈에 대한 검측, 흙 투기, 비탈에 대한 학습 모델 훈련 알고리즘은 주로 전체 볼륨 네트워크 (CNN) 와 조건 랜덤 필드 (CRF) 알고리즘을 사용합니다.끊임없는 모델 개발과 테스트를 거친 후, 비교적 안정적인 응용 모델을 구축한다.실제 지물 식별 응용 장면에 대하여 상응하는 위법 행위 규칙 편제를 진행한다.

좌표 양방향 전환

대지 좌표를 만족시켜 영상 좌표를 돌리는 동시에 영상 좌표를 만족시켜 대지 좌표를 돌린다.