视频管理软件检测报告

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　　无人机视频

　　我国无人机技术发展日趋成熟，市场份额巨大，广泛应用于应急指挥、消防防灾等领域。 在基础测绘领域，无人机也越来越多地应用于测绘生产。

　　1. 视频空间化

　　我们来看看桌面软件对无人机视频的访问。

　　桌面软件提供了一套比较完整的无人机视频接入流程：

　　这里跳过前两步，直接选择提取出来的单反参数文件，进行导出插值。

　　2. 视频改善GIS

　　配准完成后，将图像底图叠加在视频上，验证手动插值的准确性。 我们可以看到视频和底图能够很好的匹配。

　　当视频数据集放置在3D场景中时，视频也可以与倾斜模型很好地重叠，从而可以实现关键区域的实时检测。

　　3.GIS增强视频

　　我们引入视频来改进 GIS视频管理软件检测报告，然后我们将展示 GIS 也可以改进视频。

　　利用桌面上提供的视频地图，我们可以为视频地图添加矢量数据视口，并支持制作专题图、设置视口样式、添加标签。 地图完成后，视频地图中可以显示更丰富的信息。 在飞行中视频管理软件检测报告，矢量视口和视频重叠良好，显示流畅。 此外，还可以在视频地图中进行计算，例如测量路线的厚度、地图点的面积等。

　　4.无人机视频接入

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　　上面介绍了视频数据的空间化，下面介绍无人机视频的接入。 目前我们已经针对大疆的行业级、专业级、消费级无人机做了接入适配。

　　它是最近发布的一款手机应用程序，是一款无人机数据采集软件，可以采集视频数据并将其空间化。

　　这是通过桌面访问采集到的一段视频数据。 视频中使用的是大疆消费级无人机Air2S。 该航班沿预设航线降落成都双流区某路段。 收集的视频数据用于测量桥面的损坏情况。 从视频中我们可以看到，这段路的损坏情况比较严重。 利用无人机进行测绘，可以有效提高现场巡查效率，省时省力。

　　在视频采集过程中，还可以与GIS结合，辅助视频测绘。

　　这是一个AR地图的演示：将矢量数据与视频的真实场景融合后，可以直接从视频中获取建筑物的信息，并可以提取更多的属性信息，从而提高无人机的可读性视频。

　　5.无人机拍照接入

　　照片采集也是无人机常用的数据采集成果，无人机照片采集已经对接。

　　这是无人机采集到的某条街道的2000多张连续照片。 选择文件路径，设置参数，然后执行导出。 照片在导出过程中被手动空间化。 将导出的照片叠加在影像底图上，以验证该批次数据空间化的准确性。 从叠加结果可以看出，图像底图和照片集都能很好的匹配。

　　定点监控视频

　　以下是定点监控视频数据的访问。

　　大量的摄像机和丰富的采集设备对GIS人员提出了新的要求。

　　第一个问题的答案是：视频数据可以用视频数据集来管理。 关于视频空间化的最后两个问题也给出了解决方案。

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　　提供了视频插值工具，我们可以通过标记点的方式对每个视频进行插值。 具体步骤为：分别在视频地图和参考地图中选择标定点（也称为控制点），然后进行插值。 桌面会手动估计单反外部参数（经度、纬度、高度、旋转角度）和单反内部参数（水平场和垂直场），完成视频的空间化。

　　这是我们对酒仙桥街道某路口双向视频进行插值，并叠加在地图上，验证插值结果的正确性。

　　定点视频可以做什么？

　　我们通过青奥塔底部的监控视频来演示此类定点视频在公园安防中的应用。 我们可以直接在视频地图上拾取目标点，桌面可以进行路径规划、路径引导、实时查询目标建筑物的属性信息，还支持视频地图中的一系列分析功能（如现场分析）以协助安全应用。

　　车载/手持视频

　　进一步降低拍摄位置，低空返回地面，利用车载、手持拍摄设备采集视频。

　　这里，我们把采集设备安装在机动车上，对道路进行采集。 桌面支持视频中高度、面积等计算； 它可以收集POI点、交通标志等。参考地图可以实时显示当前视频的领域。 支持使用视频作为底图进行数据采集，例如采集缺失的斑马线区域。

　　收集到的数据可以分发到移动终端，以便进一步进行现场检查和测绘。 在移动端，我们可以通过采集到的数据进一步采集和编辑数据及其属性。

　　在线视频访问

　　接下来是对主要在线视频交付合同的支持。

　　目前支持的传输合约主要有：RTSP、HLS(m3u8)、RTMP、HTTP-FLV、HTTP-MP4。

　　另外，基于MISB（运动图像标准委员会）制定的视频传输合约标准，提供单反内外参数的实时传输和解码服务。

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　　通过视频数据集，可以直接发布承载视频信息和单反参数的视频流服务。

　　更智能的桌面软件视频GIS技术

　　接下来是报告的第二部分：更智能的桌面软件视频GIS技术。

　　很多人批评算法缺乏创新，缺乏真正的进化，但在COCO数据集上测试的效果还是可观的。

　　(2022)基于框架集成了全系列算法，支持Keras框架的.h5算法。 各个算法之间的主要区别在于它们的测量精度和性能。 用户可以根据精度和性能的实际情况选择合适的型号。

　　以下是使用 .h5 进行目标测量的示例：

　　机器学习对硬件的要求非常高，尤其是GPU的主频，硬件价格昂贵。 因此，用户非常关心：

　　针对这一问题，提供了单机多任务视频巡检的能力。

　　这里我们选择了一个路口的四路东路视频，使用主板、i7处理器，并使用测量模型进行目标测量。 检测开始后，从任务管理器中我们可以实时看到：GPU主频基本被占用； 后台有4个进程进行目标测量。 将巡检结果叠加在地图上，可以进一步可视化机动车的分布和运行情况。

　　我们从这个应用案例得出的推论是，对于1080P码率的视频，模型测得的速度为96帧/秒。 由此我们推断，如果每秒检查一个视频的一帧，则该模型理论上可以同时测量 96 个视频。 但由于视频加载和处理的内存消耗视频管理软件检测报告，实际上无法达到这个值。

　　如果单机多任务无法满足需求，用户可以使用多台主机搭建多机分布式巡检环境，然后通过消息服务实时汇总巡检结果，从而满足同时测量更多视频的需求同时。

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