[Introduction] La combinaison de la vidéo par drone, du SIG et de l’IA peut aider à percevoir des cibles dynamiques, des événements anormaux et des informations spatiales, ce qui permet aux vidéos d’explorer des données et de fournir des capacités d’intelligence géographique. Basé sur la technologie de spatialisation vidéo, SuperMap iDesktopX réalise l’intégration de données vidéo et SIG. Dans le même temps, grâce à la technologie de l’intelligence artificielle, il réalise une perception géographique intelligente grâce à la vidéo par drone et engendre davantage d’applications SIG vidéo.
En tant que moyen important émergent d’arpentage et de cartographie, les drones présentent les avantages d’une longue endurance, d’un faible coût, d’une maniabilité et d’une flexibilité, etc., qui apportent une grande commodité à la planification urbaine et à la construction, et fournissent également un support de données pour la sécurité sociale, la télédétection par drone, le transport intelligent et d’autres industries. La combinaison de la vidéo, du SIG et de l’IA permet aux vidéos d’exploiter des données et d’obtenir des capacités d’intelligence géographique grâce à une perception intelligente des cibles dynamiques, des événements anormaux et des informations spatiales.
Basé sur la technologie de spatialisation vidéo, SuperMap iDesktopX réalise l’intégration de données vidéo et SIG. Dans le même temps, grâce à la technologie de l’intelligence artificielle, il réalise une perception géographique intelligente grâce à la vidéo UAV et engendre davantage d’applications SIG vidéo.
Accès et spatialisation vidéo par drone
Accès vidéo par drone
SuperMap prend en charge l’accès aux vidéos collectées par les drones professionnels et grand public de DJI, ainsi qu’aux vidéos collectées par les équipements d’autres fabricants de drones. La vidéo hors ligne et le streaming vidéo en ligne sont pris en charge.
1. Drones DJI au niveau de l’industrie : M300, M30, Phantom 4 RTK, DJI Airport, etc.
2. Drones grand public DJI : série Mavic, DJI Air 2S, etc.
3. Équipement d’autres fabricants de drones : les vidéos capturées comprennent des fichiers de trajectoire de drone et d’attitude de caméra.
Le streaming vidéo en ligne prend en charge l’accès aux flux vidéo des protocoles HLS (m3u8), RTSP, RTMP, HTTP et HTTP-FLV.
Spatialisation vidéo
La spatialisation vidéo fait référence à l’attribution d’informations spatiales géographiques réelles à chaque image de la vidéo en établissant un modèle de cartographie des coordonnées des pixels et des coordonnées géographiques. La spatialisation vidéo est l’enjeu le plus critique dans l’intégration de la vidéo et du SIG. SuperMap a trouvé le « mot de passe clé » pour la communication entre les pixels vidéo et les coordonnées géographiques, et a résolu le problème de la conversion mutuelle entre les coordonnées des pixels vidéo et les coordonnées géographiques. Grâce à sept paramètres : l’horodatage, la longitude de la caméra, la latitude, la hauteur de la caméra, le tangage, le lacet, le roulis et combiné avec le champ de vision de la caméra, la vidéo du drone peut être spatialisée.
Spatialisation vidéo hors ligne
La vidéo hors ligne du drone peut être spatialisée en fonction des fichiers d’attitude de la caméra (*.srt, *.csv). Les fichiers d’attitude de caméra peuvent être dérivés de fichiers de sous-titres vidéo et de fichiers d’enregistrement de vol de drone (DJIFlightRecord ** .txt). Lors de l’importation de fichiers de sous-titres vidéo hors ligne ou de fichiers CSV de trajectoire de caméra, la spatialisation vidéo peut être effectuée.
Spatialisation de la vidéo drone hors ligne
Spatialisation vidéo en temps réel
Lors de la connexion au flux vidéo en ligne du drone, SuperMap iDesktopX est également connecté au flux de paramètres de la caméra pour effectuer une spatialisation en temps réel du flux vidéo. Il peut être connecté à l’API cloud, activer le streaming vidéo par drone et pousser les images du flux vidéo à l’aide du protocole RTSP/RTMP ; dans le même temps, il peut obtenir des informations sur la position et l’attitude de la caméra du drone via l’API cloud et les transmettre au service de streaming de données iServer. En accédant simultanément au flux vidéo et au flux de paramètres, le flux vidéo peut être spatialisé en temps réel.
Spatialisation des flux vidéo de drones
Intégration de vidéos, de cartes et de scènes
Le contenu présenté dans la vidéo a un fort sens de la réalité. Lorsqu’elle reçoit des informations spatiales, la vidéo peut être affichée avec des données géographiques, ce qui compense les lacunes des SIG 2D traditionnels tels que le manque de vivacité et la modélisation complexe de la réalité virtuelle, et améliore l’expérience visuelle réelle et immersive du SIG afin que le SIG et la vidéo puissent se renforcer mutuellement.
Intégration de la vidéo et de la carte
Attribuée avec des coordonnées géographiques, la vidéo peut être intégrée et affichée avec la carte. Selon différentes échelles cartographiques, les données vidéo peuvent être affichées dans trois modes : point, zone de plage et scène réelle vidéo. La scène réelle de la caméra spécifiée peut être visualisée sur la carte, ce qui facilite la compréhension des informations vidéo en temps réel et des cartes traditionnelles plus vivantes.
Intégration de la vidéo et de la carte
Intégration de scènes vidéo et 3D
La vidéo spatialisée est ajoutée à la scène 3D et peut être intégrée au terrain, au modèle de photographie oblique et à d’autres données et affichée ensemble. Il prend en charge la lecture simultanée de plusieurs vidéos pour obtenir une surveillance en temps réel des zones clés, améliorant ainsi le réalisme de l’expérience visuelle immersive.
Intégration de la vidéo et de la scène
Intégration de données SIG et vidéo
La carte vidéo est un nouveau type de carte qui adopte la perspective d’origine de la vidéo, utilise la vidéo comme carte de base, lui attribue des coordonnées spatiales géographiques, puis superpose d’autres données SIG. Comme les cartes ordinaires, il peut superposer des données SIG telles que des points, des lignes, des zones et du texte. Dans la carte vidéo, les balises à bulles sont utilisées pour afficher avec précision les annotations géographiques, et les cartes thématiques sont utilisées pour transmettre les informations géographiques de manière plus intuitive, ce qui améliorera la lisibilité de la vidéo et rendra l’affichage vidéo plus vivant.
Intégration de données SIG et de vidéos
Application – Aide à l’arpentage des terres et des ressources
La vidéo près du sol par drone présente les caractéristiques d’une haute résolution, d’une grande rapidité et d’une acquisition de données pratique. Sur la base d’une vidéo haute définition avec des informations spatiales et superposées à des données SIG, il est possible d’effectuer des levés et des preuves de type sol, des vérifications de changement de parcelle de carte, etc., ce qui compense les problèmes tels que la résolution insuffisante des images de télédétection et les mises à jour intempestives. Dans le même temps, il peut réduire les retards dans les travaux d’arpentage et de cartographie sur le terrain causés par des facteurs externes tels que les conditions météorologiques, réduire la charge de travail des arpentages et de la cartographie supplémentaires sur le terrain, réduisant ainsi les coûts de production sur le terrain et améliorant l’efficacité du travail.
Inspection du type de modèle à l’aide d’une vidéo par drone
L’IA vidéo et l’intelligence géographique vidéo
La combinaison de la vidéo et de la technologie de l’IA peut aider à percevoir les objets cibles dans la vidéo. L’IA vidéo combinée aux coordonnées géospatiales peut exploiter davantage les informations vidéo. SuperMap intègre une multitude de modèles de détection généraux prédéfinis, offrant des capacités de personnalisation de l’ensemble du processus des modèles. Il dispose également de capacités de détection distribuée et de détection en arrière-plan, ce qui améliore l’efficacité de la détection vidéo.
Modèles de détection d’IA diversifiés
Afin de répondre aux différents besoins des utilisateurs, SuperMap fournit non seulement des modèles généraux prédéfinis de détection de cibles, y compris les séries YOLOv5, YOLOv7, VisDrone, la fumée d’incendie, les routes endommagées et d’autres modèles, mais prend également en charge l’ajout de modèles personnalisés. Les utilisateurs peuvent faire leur choix en fonction des besoins de détection, des performances de la machine, de la précision de détection, etc.
Modèles de détection généraux prédéfinis
