نظام اكتشاف خارطة الطرق في بيئة نظم المعلومات الجغرافية بالاعتماد على تقنية تتبع الفيديو
توفيق عبد الخالق الاسدي, عبد الكاظم عبد الكريم عبد الكاظم مهدي
كلية تكنولوجيا المعلومات-جامعة بابل · العراق
ان تحديد الموقع المكاني للفيديو (SVL) هي عملية تحديد او تشخيص المواقع الجغرافية لإطارات الفيديو المرفوضة على نظام الGPS بناءاً على الرؤيا. ان الاسئلة التي تتبادر الى الذهن هي فيما اذا كان من الممكن عمل تحديد تقريبي لموقع مشاهد محددة على خارطة الـ GIS . مع ذلك فان الصور غالبا ما تحتوي على تلميحات معلوماتية وسياقية مناسبة تسمح لنا باستنتاج الموقع لصورة بثقة متغيرة. معظم هذه التلميحات المعلوماتية هي تفاصيل معمارية, معالم, الوان بنايات والنسيج. ان تخمين الموقع الجغرافي الذي التقطت فيه صورة او فديو يعتبر تحديًا مثيرًا للاهتمام في مجال رؤية الحاسوب، وقد شهد العقد الأخير جهودًا بحثية متزايدة لحل هذه المشكلة. تكمن المشكلة الرئيسة للدراسة الحالية (الدراسة التي بين ايديكم( حول كيفية بناء نظام متكامل يتعامل مع بيانات الوسائط المتعددة (ملفات الفيديو) داخل بيئة نظم المعلومات الجغرافية. بالإضافة إلى ذلك ، كيفية توفير معالجة يتم من خلالها انتاج الموقع الجغرافي للفيديو غير المعروف على خريطة نظم المعلومات الجغرافية والذي يمثل مسار حركة الكاميرا في الشارع.يستخدم سيناريو النظام المقترح كاميرا أحادية (مفردة) تم تركيبها على السيارات أو المركبات ككاميرا أمامية (FFC). يمثل الفيلم الفيديوي حركة الكاميرا في شوارع منطقة الدراسة خلال وقت النهار و بغض النظر عن حالة الطقس. الهدف من النظام المقترح هو استخراج المواقع الجغرافية لمسار السيارة وتمثيلها على خارطة نظم المعلومات الجغرافية بالاعتماد على محتويات الفيلم الفيديوي وحده ودون الحاجة الى اي معلومات اخرى كمعاملات الكامرة ومعرفة بعض النقاط الثلاثية الابعاد قياساً مع الكامرة.يمكن تقسيم المساهمات الرئيسية للنظام المقترح إلى خمسة أجزاء. الجزء الاول يمثل بناء هيكل متقدم لقاعدة بيانات نظم المعلومات الجغرافية التي تتعامل مع ملفات الفيديو استنادا على موقع تقاطعات الطرق. تم تجاهل نمذجة مقاطع الفيديو في نظم المعلومات الجغرافية إلى حد كبير لأسباب عديدة كحجم البيانات المتعلقة بجمع وتخزين لقطات الفيديو. أيضًا ، لا يوجد هيكل حالي يصف الفيديو المكاني ونوع التحليل القائم على نظم المعلومات الجغرافية والقيام بذلك. وبالتالي ، تقترح هذه الرسالة فهرسة وتخزين عدد صغير من الصور التي تمثل إطارات الفيديو المهمة التي لا تتجاوز 1٪ من عدد إطارات الفيديو في بيئة نظم المعلومات الجغرافية. الجزء الثاني اقترح تخمين تلائمي لحركة الكامرة مبني على المعلومات الترددية لإطارات الفيديو. ثالثًا ، تقديم تمثيل جديد وتسوية لمسار الفيديو لغرض استخراج الإطارات الأساسية للفيديو (إطارات الاستعلام) استنادًا إلى طريقة الترميز التسلسلي الديناميكي المقترحة. رابعًا ، اقتراح طريقة جديدة لاسترجاع الصور على أساس المحتوى (CBIR) بناءً على الميزات العالمية للصور (النسيج والشكل) المستخرجة اعتمادا على طريقة LBP وEHD المقترحة , SVD و KD-tree . خامسًا ، طريقة مطابقة جديدة تستند على الميزات المحلية المستخرجة باستخدام ال SIFT وتتبع هذه الميزات للصور ذات العلامات الجغرافية المرشحة التي تم الحصول عليها من طريقة CBIR أعلاه للإطار الرئيسي الأول للفيديو أو وفقًا لعلاقات GIS- الطوبولوجية الخاصة بـخريطة الطريق للإطارات الرئيسية الأخرى.ان النظام المقترح يقدم ويبني شريط ادوات جديد للـ GIS يدعى SVLGIS (تحديد موقع مكاني للفيديو – Spatial Video Localization) لبيان التكيّف بين بيئتين مختلفتين (فيلم فيديو و GIS). أخيرًا ، لغرض اختبار اداء نظامنا ، أجريت العديد من التجارب على مجموعتي بيانات خارجيتين (WANG و ZuBuD) والتي تحتويان على صور مجردة. نقوم بتقييم أداء نظامنا المقترح كنظام CBIR لقياس فعالية الاسترجاع باستخدام مقياس (متوسط معدل الدقة) . حيث ان قيمة متوسط معدل الدقة هو (72.87 %) لمجموعة بيانات WANG ، و (87.59 %) لمجموعة بيانات ZuBuD.