Multi-Source-Video- und Fernerkundungsplattform für intelligente Überwachung

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Übersicht

I. Produktbeschreibung Multi-Source-Video- und Fernerkundungs-intelligente Aufsichtsplattform für Beijing Atlas Information Technology Co., Ltd. (im Folgenden: Unternehmen) vollständig autonome geistiges Eigentum Dienstleistungsprodukte, die Kernanwendungen sind die Nutzung von Video-KI-Technologie, um die automatische Sammlung und Aufzeichnung von illegalen Ereignissen, Situationen vor Ort zu erreichen und mit verschiedenen Geschäftssystemen zu kommunizieren, um geschlossene Geschäftsprozesse zu bilden, das kontaktlose Strafverfolgungsmodell zu erforschen, um der Regierung bei der schnellen Reaktion auf Notfälle zu helfen, um technische Unterstützung für die Fernverfolgung der Regierung bereitzustellen

Produktdetails

1. Produktbeschreibung

Die Multi-Source-Video- und Fernerkundungs-Intelligenz-Aufsichtsplattform ist ein vollständig autonomes geistiges Eigentum-Dienstleistungsprodukt von Beijing Atlas Information Technology Co., Ltd. (im Folgenden: Unternehmen). Die Kernanwendungen sind die Nutzung von Video-KI-Technologie, die automatisierte Erfassung und Aufzeichnung von illegalen Ereignissen und Situationen vor Ort zu erreichen, und mit verschiedenen Geschäftssystemen zu kommunizieren, geschlossene Geschäftsprozesse zu bilden, kontaktlose Strafverfolgungsmodelle zu erforschen, die der Regierung helfen können, schnell auf Notfälle zu reagieren und technische Unterstützung für die Fernverfolgung der Regierung zu bieten.

II. Produkteigenschaften

1. Realisierung von Kamera-Video-Panorama-Bild automatisch, gleichmäßig und gleichmäßig;

2. die Konvertierung von Videopixelkoordinaten und Erdkoordinaten;

Erkennung von Verstößen gegen natürliche Ressourcen;

Anpassung der Geschäftsfunktionen.

3. Funktionsmodule

Die Kernfunktionen des Produkts konzentrieren sich hauptsächlich auf: Positives Lichtbild, Panoramabearbeitung, illegale Map-Assisted-Verifikation, Video-KI-Szenererkennung und Koordinatenbidirektionale Konvertierung.

Kernfunktionen	Funktionsbeschreibung
Positives Bild	Konvertieren bestimmter Videosegmente nach geografischen Koordinaten. (Die spezifische Methode ist: Berechnung der Bodenpunktkoordinaten, Berechnung der Pixelkoordinaten, Graustufeninterpolation, Graustufenzuweisung, die wichtigsten Schritte umfassen die Korrektur der Kontrollpunkterfassung und der regionalen Netzebenheit, die Verwendung einiger Gestenparameter, die von Kameras und anderen Kameras bereitgestellt werden, sowie die Verarbeitungsparameter im Zusammenhang mit dem Bodensystem, um eine grobe Korrektur durchzuführen, dann kombinieren Sie Satellitenbilder und DEM-Daten, um das Bild fein zu korrigieren.) ）
Panoramabehandlung	Panorama-Splicing bestimmter Videosegmente. (Die spezifischen Methoden sind: Extraktion von Merkmalen, Übereinstimmung von Merkmalen, Generierung von Kontrollpunkten, Optimierung des Panoramamodells, Nahtlinienextraktion, Bildhomogenität. Um die Geschwindigkeit des Splicens zu erhöhen, müssen Sie zunächst Schlüsselframs aus den Videodaten extrahieren, wobei sich zwischen den Schlüsselframs deutliche Rotationsänderungen ergeben. Extrahieren Sie Merkmalen und Übereinstimmungen von Schlüsselframs, verwenden Sie die Ergebnisse der Übereinstimmung, um einen Kontrollpunkt zu generieren, berechnen Sie dann die Position jedes Schlüsselframs auf der Grundlage des Panoramamodells zur Gesamtoptimierung und schließlich nach der Position zu splitzen.
Verstößliche Kartenprüfung	Über Satellitenbilder, die illegale Bilder hochladen, werden die entsprechenden Kameras automatisch abgerufen, um die Ermittlung von illegalen Vorfällen zu unterstützen. (Die spezifische Methode ist: Probenaufnahme und Deep Learning-Modelltraining für illegale Plaken, um die intelligente Erkennung von illegalen Plaken in Videos zu erreichen; und durch die Konvertierung eines geodetischen Koordinatensystems, um die Position und die Zeit der illegalen Plaken in das entsprechende Video oder die Überwachung zu projizieren, um die Überprüfung der illegalen Plaken zu unterstützen)
Video AI Szenererkennung	Derzeit KI-Erkennung Stichproben Szenarien sind: Bauverhalten Erkennung (Bagger-Grabung), Baufortschritt Erkennung (Verstöße Gebäude, Gebäude Änderungen), Fluss-See-Überwachung (Fluss-Strand-Bau-Straße, Fluss-Strand-Bau-Häuser, Fluss-Strand-Pflanz Bäume, Fluss-Strand-Grabung Sand Boden, Fluss-Strand-Unruhe Müll, Netz-Anbau), Ackerland-Überwachung (Ackerland-Veränderung Erkennung), menschliche Zerstörung-Überwachung (Mensch oder andere Tiere Eintritt Erkennung, Müll, ausgesetzt Müll, regionale Invasion, Baufahrzeuge-Überwachung) Ökologische Wiederherstellung-Überwachung (schwarzes Geruchswasser, Hang-Pflanzen) Schlamm-Überwachung (Schlamm), auf der Grundlage von Proben für verschiedene Gelände für die Ausbildung von Deep Learning-Modellen Algorithmen, hauptsächlich mit Vollkonvolutionsnetzwerk (CNN) und bedingten Randflughafen (CRF) Algorithmen. Erstellen Sie nach kontinuierlicher Modellentwicklung und -prüfung robustere Anwendungsmodelle. Für die Anwendungsszenarien der realen Artefakterkennung werden entsprechende Regeln für Verstöße erstellt.
Koordinatenverwandlung in zwei Richtungen	Erfüllen Sie die Erdkoordinaten zu Videokoordinaten und erfüllen Sie auch die Videokoordinaten zu Erdkoordinaten.

Vier,Fallvorstellung

V. Anwendungsrichtung

Strafverfolgungsüberwachung, Videoüberwachung, intelligenter Verkehr, Fahrassistenz usw.

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