基于深度学习的视频GIS智能分析方法

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。