CN111597288B - 一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法及系统，该方法包括如下步骤：S1、生成三维地理信息模型；S2、在三维地理信息模型中标定关键点；S3、基于多个关键点的空间位置关系生成多个关键点耦合组；S4、获取实时监控视频；S5、对实时监控视频进行帧解析获取多个关键帧和多个普通帧；S6、将关键点耦合组拟合到关键帧上；S7、根据拟合结果将关键帧融合到三维地理信息模型中；S8、基于关键帧的融合结果将普通帧融合到三维地理信息模型中。本发明通过划分优先级的方式优化硬件性能分配，保证三维地理信息可视化结果的精确度和画面的观感。

Description

一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法及系统

技术领域

本发明涉及地理信息系统领域，具体的说是一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法及系统。

背景技术

地理信息数据可视化主要是以地理信息科学、计算机科学、地图学、认知科学、信息传输科学与地理信息系统为基础，并通过计算机技术、数字技术、多媒体技术动态、直观、形象地表现、解释、传输地理信空间信息并揭示其规律，是关于信息表达和传输的理论、方法和技术的一门学科。旨在借助于图形学、计算机图形学和图像处理技术，将地学信息输入、处理、查询、分析以及预测的结果和数据以图形符号、图标、文字、表格、视频等可视化形式显示并进行交互。

地理数据可视化充分利用了地理信息技术提供的空间数据可视化的能力，将所有的行业信息通过处理整合成地理大数据，用地图的方式进行可视化表达，以完美的姿态解决了大数据中的空间位置表达问题同时，利用地理信息技术的空间分析能力，为地理大数据涉及到的大量的空间分析提供了处理能力，在空间维度上初步实现了大数据的分析。

现有的三维地理信息可视化技术大多采用逐帧生成的方式，需要极强的硬件性能作为支撑，如果硬件性能不足或者因外部因素造成硬件性能下降，那么就会对可视化过程产生严重的负面影响，主要表现在出现画面撕裂。

发明内容

为了解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法及系统，通过划分优先级的方式优化硬件性能分配，保证三维地理信息可视化结果的精确度和画面的观感。

为了实现上述目的，本发明采用的具体方案为：

一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，包括如下步骤：

S1、生成三维地理信息模型；

S2、在所述三维地理信息模型中标定关键点；

S3、基于多个所述关键点的空间位置关系生成多个关键点耦合组；

S4、获取实时监控视频；

S5、对所述实时监控视频进行帧解析获取多个关键帧和多个普通帧；

S6、将所述关键点耦合组拟合到所述关键帧上；

S7、根据拟合结果将所述关键帧融合到所述三维地理信息模型中；

S8、基于所述关键帧的融合结果将所述普通帧融合到所述三维地理信息模型中。

优选地，步骤S2的具体方法包括：

S2.1、根据所述三维地理信息模型生成俯视二维地理信息图；

S2.2、将所述俯视二维地理信息图划分为多个面积相等的区域；

S2.3、从所有所述区域中选取多个为目标区域，并且在每个所述目标区域中选取多个目标点；

S2.4、根据所述三维地理信息模型生成所述目标区域的高度信息图；

S2.5、根据所述高度信息图将其中多个所述目标点标定为所述关键点。

优选地，步骤S2.3中，选取与周围所述区域差异度超过差异阈值的所述区域为所述目标区域，然后从所述目标区域中随机选取多个所述目标点。

优选地，步骤S2.5中，每个所述目标区域中的所有所述目标点中高度信息最大的一个为所述关键点。

优选地，步骤S3中，将在所述二维地理信息图中距离小于距离阈值的所有所述关键点列入到一个所述关键点耦合组中，每个所述关键点耦合组中所述关键点的数量不超过数量阈值。

优选地，步骤S5中，以所述实时监控视频的第一帧为基准，将变化幅度超过变化阈值的帧选定为所述关键帧，并且以最新一个所述关键帧为基准继续获取所述关键帧，任意两个所述关键帧之间的所有帧均为普通帧。

优选地，步骤S6中，当所述关键帧覆盖了任意一个所述关键点耦合组中的所有所述关键点即为拟合成功。

优选地，步骤S7的具体方法包括：

S7.1、将所述关键帧分为多个帧对，并且对所述帧对进行编号；

S7.2、按照编号依次将每个所述帧对中的所述关键帧同时融合到所述三维地理信息模型中。

优选地，步骤S8中，按照所述帧对的编号将处于同一个所述帧对中的两个所述关键帧之间的所有所述普通帧融合到所述三维地理信息模型中。

本发明还提供一种基于视频融合的三维地理信息可视化系统，包括：

2D-3DGIS子系统，用于生成所述三维地理信息模型；

监控子系统，用于获取所述实时监控视频；

融合服务器，用于执行除步骤S1和步骤S4之外的其余步骤。

本发明通过划分优先级的方式优化硬件性能分配，保证三维地理信息可视化结果的精确度和画面的观感。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例可视化方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，图1是本发明实施例可视化方法的流程图。

一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，包括步骤S1至S8。

S1、生成三维地理信息模型。

S2、在三维地理信息模型中标定关键点。将三维地理信息模型视为点的集合，每个点对应一条地理信息，则关键点主要是在三维地理信息模型中与周围其它点具有较大区别的点，因为通常情况下三维地理信息模型中一个区域内的点是相似的，这些点在可视化过程中的处理方法和处理结果都相似，即使处理的结果精度不够也不会造成最终画面的严重撕裂，而一些特异的点，如果因为计算性能等原因造成处理结果精度不够，则很容易导致画面撕裂，影响观感。具体的说，关键点可以是地标性建筑或者特殊景观等。

S3、基于多个关键点的空间位置关系生成多个关键点耦合组。在选定好关键点之后，可以为关键点分配更多的硬件性能，以确保关键点处理结果的精确度，但是对单个点处理精度高并无法确保整体的处理结果精度也更高，因此本发明将多个关键点整合入一个耦合组中，利用关键点之间的关联性对关键点进行限制，然后利用耦合组对整个画面进行限制，同在一个耦合组中的关键点可以互为参考，从而确保每个关键点都能得到高精度的处理，进而提升整体处理结果的精确度。

S4、获取实时监控视频。

S5、对实时监控视频进行帧解析获取多个关键帧和多个普通帧。与三维地理信息模型相似，获取到的监控视频也存在部分帧之间差异小，即使处理结果精度低一些也不影响整体的观感，另外还有部分帧之间存在较大的差异，可以理解为监控装置切换或者调整角度，这些帧如果处理精度不够，很容易在画面切换的过程中产生严重的撕裂，因此本发明也通过提取关键帧的方式来优先处理这一部分帧，从而确保最终画面的质量。

S6、将关键点耦合组拟合到关键帧上。三维地理信息可视化主要是为了将监控视频和三维地理信息模型整合到一起，因此需要将三维地理信息映射到监控视频中，而关键点和关键帧作为需要优先处理的重要部分，所以首先将关键点拟合到关键帧中，即找到关键点对应元素在关键帧中对应的像素群，之后再进行普通点和普通帧的拟合。

S7、根据拟合结果将关键帧融合到三维地理信息模型中。

S8、基于关键帧的融合结果将普通帧融合到三维地理信息模型中。

综上可知，本实施例通过划分优先级的方式优化硬件性能分配，保证三维地理信息可视化结果的精确度和画面的观感。

在本实施例中，步骤S2的具体方法包括步骤S2.1至S2.5。

S2.1、根据三维地理信息模型生成俯视二维地理信息图。

S2.2、将俯视二维地理信息图划分为多个面积相等的区域。

S2.3、从所有区域中选取多个为目标区域，并且在每个目标区域中选取多个目标点。

S2.4、根据三维地理信息模型生成目标区域的高度信息图。

S2.5、根据高度信息图将其中多个目标点标定为关键点。

例如，在一片建筑群中，具有一栋高度为50层的中心商务楼，而其余是围绕在中心商务楼周围的普通住宅楼，那么中心商务楼很显然是这一区域的地标建筑，相应的在二维地理信息图中中心商务楼对应的区域与普通住宅楼对应的区域具有明显的区别，然后通过高度信息进行矫正，即可顺利地将中心商务楼选定为关键点。

在本实施例中，步骤S2.3中，选取与周围区域差异度超过差异阈值的区域为目标区域，然后从目标区域中随机选取多个目标点。差异阈值可以根据所处位置的具体地理信息进行确认。

在本实施例中，步骤S2.5中，每个目标区域中的所有目标点中高度信息最大的一个为关键点。此外，也可以根据实际情况进行选择，例如虽然某个点的高度信息不是最大的，但是其具有特殊的形状，在可视化过程中能够生成特点突出的画面，也可以选为关键点。

在本实施例中，步骤S3中，将在二维地理信息图中距离小于距离阈值的所有关键点列入到一个关键点耦合组中，每个关键点耦合组中关键点的数量不超过数量阈值。在关键点选定之后，关键点之间存在距离，以距离为依据可以简单方便地划分耦合组。需要说明的是，为了避免因为部分关键点分布密集造成一个耦合组中关键点的数量过多无法快速处理，因此限制了耦合组中关键点的数量，当根据距离划分的耦合组中关键点的数量超过数量阈值的时候，将其中一部分关键点划分到一个新的耦合组中。

在本实施例中，步骤S5中，以实时监控视频的第一帧为基准，将变化幅度超过变化阈值的帧选定为关键帧，并且以最新一个关键帧为基准继续获取关键帧，任意两个关键帧之间的所有帧均为普通帧。关键帧和普通帧的划分依据与关键点和普通点的划分依据相似，均是通过彼此之间的区别进行划分，不再赘述。

在本实施例中，步骤S6中，当关键帧覆盖了任意一个关键点耦合组中的所有关键点即为拟合成功。

在本实施例中，步骤S7的具体方法包括步骤S7.1至S7.2。

S7.1、将关键帧分为多个帧对，并且对帧对进行编号。

S7.2、按照编号依次将每个帧对中的关键帧同时融合到三维地理信息模型中。

通过划分帧对的方式，能够更加有序高效地将关键帧融合到三维地理信息模型中。

在本实施例中，步骤S8中，按照帧对的编号将处于同一个帧对中的两个关键帧之间的所有普通帧融合到三维地理信息模型中。

基于上述可视化方法，本实施例还提供一种基于视频融合的三维地理信息可视化系统，包括3DGIS子系统、监控子系统和融合服务器。

2D-3DGIS子系统，用于生成三维地理信息模型。

监控子系统，用于获取实时监控视频。

融合服务器，用于执行除步骤S1和步骤S4之外的其余步骤。

其中监控子系统可以采用常规监控摄像头、监控无人机或者巡逻车辆等，融合服务器可以选择为高性能计算机。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、生成三维地理信息模型；

S2、在所述三维地理信息模型中标定关键点，具体方法包括：

S2.1、根据所述三维地理信息模型生成俯视二维地理信息图；

S2.2、将所述俯视二维地理信息图划分为多个面积相等的区域；

S2.3、从所有所述区域中选取多个为目标区域，并且在每个所述目标区域中选取多个目标点；

S2.4、根据所述三维地理信息模型生成所述目标区域的高度信息图；

S2.5、根据所述高度信息图将其中多个所述目标点标定为所述关键点；

S3、基于多个所述关键点的空间位置关系生成多个关键点耦合组；

S4、获取实时监控视频；

S5、对所述实时监控视频进行帧解析获取多个关键帧和多个普通帧；

S6、将所述关键点耦合组拟合到所述关键帧上；

S7、根据拟合结果将所述关键帧融合到所述三维地理信息模型中；

S8、基于所述关键帧的融合结果将所述普通帧融合到所述三维地理信息模型中。

2.如权利要求1所述的一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，其特征在于：步骤S2.3中，选取与周围所述区域差异度超过差异阈值的所述区域为所述目标区域，然后从所述目标区域中随机选取多个所述目标点。

3.如权利要求2所述的一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，其特征在于：步骤S2.5中，每个所述目标区域中的所有所述目标点中高度信息最大的一个为所述关键点。

4.如权利要求3所述的一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，其特征在于：步骤S3中，将在所述俯视 二维地理信息图中距离小于距离阈值的所有所述关键点列入到一个所述关键点耦合组中，每个所述关键点耦合组中所述关键点的数量不超过数量阈值。

5.如权利要求4所述的一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，其特征在于：步骤S5中，以所述实时监控视频的第一帧为基准，将变化幅度超过变化阈值的帧选定为所述关键帧，并且以最新一个所述关键帧为基准继续获取所述关键帧，任意两个所述关键帧之间的所有帧均为普通帧。

6.如权利要求5所述的一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，其特征在于：步骤S6中，当所述关键帧覆盖了任意一个所述关键点耦合组中的所有所述关键点即为拟合成功。

7.如权利要求6所述的一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，其特征在于：步骤S7的具体方法包括：

S7.1、将所述关键帧分为多个帧对，并且对所述帧对进行编号；

S7.2、按照编号依次将每个所述帧对中的所述关键帧同时融合到所述三维地理信息模型中。

8.如权利要求7所述的一种基于视频融合的三维地理信息可视化方法，其特征在于：步骤S8中，按照所述帧对的编号将处于同一个所述帧对中的两个所述关键帧之间的所有所述普通帧融合到所述三维地理信息模型中。

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