基于深度学习的视频GIS智能分析方法

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基于深度学习的视频GIS智能分析方法
申请号:CN202511108552
申请日期:2025-08-08
公开号:CN120953318A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的视频GIS智能分析方法,该方法通过预定义的目标检测模型实时检测视频中的目标,生成时空标记,包含边界框和类别信息;接着,利用动态图模型和动态图神经网络关联不同摄像头的目标轨迹,形成时空I D和轨迹链;然后,结合视觉惯性里程计和地理信息系统校准单应性矩阵,将轨迹链映射至地理坐标系,得到时空轨迹数据;之后,构建神经网络模型和轨迹生成模型,分别预测人群密度分布和行人运动轨迹;最后,根据轨迹和多级地理围栏规则进行实时告警。本发明实现对视频数据的智能分析,提升了目标跟踪和告警能力,广泛适用于人群管理和安全监控领域。
技术关键词
时空轨迹数据 智能分析方法 地理围栏 鲁棒性优化方法 视觉惯性里程计 地理信息系统 视频 矩阵 多边形位置关系 点线特征融合 神经网络模型 轨迹特征 行人运动轨迹 融合多源数据 节点特征 坐标系 密度 长短期记忆网络