【技术实现步骤摘要】
一种基于三维模型的视频智能融合方法及系统
[0001]本专利技术涉及人工智能相关
，具体涉及一种基于三维模型的视频智能融合方法及系统。
技术介绍
[0002]站场综合安防系统主要是通过视频监控技术为基构建安全管理体系，为了提高安防管控过程中人力物力资源的调度效率，通过视频监控技术准确定位监控站点的具体位置是一项重要任务，传统的视频监控技术并不存在对监控地点和场景定位方法，主要通过图像或图像中标注的地点名称进行关联进而实现视频图像在监测地理位置中的定位。
[0003]然而随着视频监控装置的视频采集范围逐渐扩大，依赖图像或图像中标注的地点名称逐渐难以实现视频图像的准确定位。
[0004]针对以上问题，基于三维建模技术和定位系统的支持，提出了视频融合的概念，通过三维地图模型将传统多个站点监控的多个监测图像一体化为全景视频进行监控，可以得到准确的定位信息，从而实现安防管控。
[0005]但是当前的视频融合在进行视频融合前缺乏对接入图像的处理仅为简单的帧数调整等前处理方式，更加复杂的预处理如重复图像的筛选...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于三维模型的视频智能融合方法，其特征在于，所述方法包括：遍历第一站场图像采集装置，获得第一视频融合素材；对所述第一视频融合素材进行特征提取，获得第一特征信息集，其中，所述第一特征信息集包括第一特征值信息集和第一特征类型信息集；将所述第一特征值信息集和所述第一特征类型信息集输入图像筛选模型，获得第一筛选结果，其中，所述第一筛选结果包括一一对应的待处理图像集和待处理特征信息集；遍历所述待处理特征信息集，匹配第一处理模块、第二处理模块直到第N处理模块；将所述待处理图像集依次输入所述第一处理模块、所述第二处理模块直到所述第N处理模块，获得第一处理结果图像集；将所述第一处理结果图像集输入第一空间坐标系，获得第一相对位置坐标集；根据所述第一处理结果图像集和所述第一相对位置坐标集，构建第一三维全景监控图。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遍历第一站场图像采集装置，获得第一视频融合素材，包括：根据所述第一站场图像采集装置，获得第一固定图像采集装置和第一移动图像采集装置；根据所述第一固定图像采集装置，获得第一图像采集结果；遍历所述第一图像采集结果和第一站场全景设计图进行特征比对，获得第一图像采集盲点；基于所述第一图像采集盲点，调用所述第一移动图像采集装置进行图像采集，获得第二图像采集结果；将所述第一图像采集结果和所述第二图像采集结果添加进所述第一视频融合素材，其中，所述第一视频融合素材满足第一预设时间粒度。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一视频融合素材进行特征提取，获得第一特征信息集，包括：获得第一预设特征提取维度，其中，所述第一预设特征提取维度包括一级预设维度、二级预设维度、三级预设维度；基于所述一级预设维度对所述第一视频融合素材进行特征提取，获得聚焦特征信息集；基于所述二级预设维度遍历所述聚焦特征信息集，获得拼接特征信息集；基于所述三级预设维度和所述拼接特征信息集，遍历所述聚焦特征信息集，获得重合特征信息集；将所述聚焦特征信息集、所述拼接特征信息集和所述重合特征信息集添加进所述第一特征信息集。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征值信息集和所述第一特征类型信息集输入图像筛选模型，获得第一筛选结果，包括：获得第一特征阈值信息集，其中，所述第一特征阈值信息集和所述第一预设特征提取维度一一对应；获得第一数据集，其中，所述第一数据集包括多组特征值信息、特征类型信息；
基于所述第一特征阈值信息集和所述第一数据集，构建所述图像筛选模型；将所述第一特征值信息集和所述第一特征类型信息集输入所述图像筛选模型，获得所述第一筛选结果。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征阈值信息集和所述第一数据集，构建所述图像筛选模型，包括：将所述第一数据集分为k组，有放回的随机单组抽取k次，将抽取的数据设为第一训练数据集，将未抽取的数据设为第一验证数据集；根据所述第一训练数据集...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶小芳，
申请(专利权)人：包头市迪迦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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