高点AI目标经纬度定位-需求文档

版本：V1.0 编制日期：2026年6月 编制部门：华中业务中心·开发与技术支持部 状态：初稿

目录

1. 需求概述
2. 系统架构
3. 视频监控平台对接需求
4. AI目标识别需求
5. 目标经[坐标已隐藏]定位算法需求
6. 数据存储需求
7. 接口设计需求
8. 界面展示需求
9. 非功能需求
10. 附录

1. 需求概述

1.1 需求背景

市项目甲项目已部署高点视频监控系统，接入应急监控、生态环境监控、林业监控等多类摄像头资源。当前系统已具备AI识别能力（火点、烟尘、工程机械等目标的检测分类），但识别结果仅包含画面中的像素位置（bounding box[坐标已隐藏]无法直接关联到地理坐标。

为解决"AI发现了目标，但不知道目标在哪儿"的问题，需要实现基于摄像头参数的AI目标经[坐标已隐藏]定位功能：通过摄像头安装高度、俯仰角、水平偏转角等参数，结合AI识别目标在画面中的像素位置，利用三角测量公式推算出目标的实际地理坐标（经[坐标已隐藏]

1.2 核心目标

1.3 适用场景

2. 系统架构

2.1 整体架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        系统架构总览                           │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  ┌──────────┐    ┌──────────────┐    ┌───────────────────┐   │
│  │ 视频监控  │───→│  视频流获取   │───→│  视频帧抽取       │   │
│  │  平台    │    │  (RTSP/GB28181)│   │  (定时/实时/比对) │   │
│  └──────────┘    └──────────────┘    └────────┬──────────┘   │
│       │                                      │              │
│       │ 获取摄像头参数                        │              │
│       │ (高度/角度/焦距/经[坐标已隐藏]            │
│       │                              ┌───────────────────┐   │
│       │                              │  AI目标检测模型    │   │
│       │                              │  输出：bbox[坐标已隐藏]
│       │                              │  (像素x, y, w, h) │   │
│       │                              └────────┬──────────┘   │
│       │                                       │              │
│       ▼                                       ▼              │
│  ┌───────────┐                        ┌───────────────────┐   │
│  │ 摄像头参数 │────────────────────────→│  经[坐标已隐藏]定位算法   │   │
│  │ 获取接口  │                        │  (三角测量法)     │   │
│  └───────────┘                        └────────┬──────────┘   │
│                                                 │              │
│                                                 ▼              │
│                                        ┌───────────────────┐   │
│                                        │  目标经[坐标已隐藏]结果    │   │
│                                        │  ([坐标已隐藏]
│                                        └────────┬──────────┘   │
│                                                 │              │
│                                    ┌────────────┼────────┐    │
│                                    ▼            ▼        ▼    │
│                              ┌──────────┐ ┌────────┐ ┌─────┐  │
│                              │ 地图标注  │ │ 数据存储 │ │ 告警 │  │
│                              └──────────┘ └────────┘ └─────┘  │
│                                                              │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

2.2 数据流

摄像头参数(API) ──→ 参数解析 ──→┐
                              ├──→ 三角测量计算 ──→ 经[坐标已隐藏][坐标已隐藏]存储/展示
AI识别结果(像素) ──→ 像素转换 ──→┘

3. 视频监控平台对接需求

3.1 平台概述

对接市视频监控平台，获取摄像头资源列表、视频流地址、云台控制及摄像头安装参数。

3.2 Token认证

3.3 监控资源列表获取

返回字段要求：

3.4 视频流获取

3.5 云台控制

3.6 摄像头参数获取（核心接口）

返回字段详解：

字段说明：

• 归一化值与真实值：horizontal/vertical/zoom 为归一化值（归一化到特定区间），仅用于云台控制指令；经[坐标已隐藏]定位计算必须使用真实值 horizontalAbs/verticalAbs/zoomValue。
• cameraHeight：摄像头镜头中心距离地面的高度，单位为米。
• horizontalAbs：水平偏转角真实值，0°~360°表示摄像头光轴水平投影方向。
• verticalAbs：垂直角度真实值，-180°~180°。通常0°表示水平，正值表示俯视（向下），负值表示仰视（向上），具体正负号约定需根据摄像头型号确认。
• 所有返回字段类型为String，计算时需转换为数值类型。
• zoomValue（放大倍数） 可用于估算当前焦距：当前焦距 ≈ focusMin × zoomValue。

3.7 参数获取策略

3.8 实际数据情况与参数补全方案

实测发现：调用 getChannelInfo 接口后，大部分定位计算必需参数返回 null。

实测返回数据示例（channelCode: 1900515481946173441）：

原因分析：

• 范围参数（Max/Min）为设备出厂硬件参数，由平台自动采集，有值
• 位置参数（[坐标已隐藏]高度参数（cameraHeight）需人工配置录入，目前平台未配置
• 实时状态参数（horizontalAbs、verticalAbs、zoomValue）需云台在线且支持状态回传，当前可能因云台离线或接口未实现而返回 null

参数补全方案：

摄像头参数配置管理功能需求（新增）：

由于 getChannelInfo 返回的必需参数可能为 null，项目甲平台需提供参数配置管理模块，支持：

1. 手动配置：在摄像头管理页面，按 channelCode 配置/修改以下参数：

   • [坐标已隐藏][坐标已隐藏]
   • 安装高度（cameraHeight）
   • 安装地址（installAddress）

2. 参数来源优先级：

   最终值 = API实时值 ?? 平台手动配置值 ?? 默认值
   

   • 优先使用 getChannelInfo API 返回的非 null 值
   • API 返回 null 时，使用平台手动配置的值
   • 均无值时标记为"参数未配置"，不进行经[坐标已隐藏]计算

3. 配置数据存储：

   字段	类型	说明
   channel_code	String	通道编码（关联摄像头）
   config_[坐标已隐藏]手动配置的[坐标已隐藏]
   config_[坐标已隐藏]手动配置的[坐标已隐藏]
   config_height	Float	手动配置的安装高度（米）
   config_address	String	手动配置的安装地址
   update_time	DateTime	最后配置更新时间
   config_user	String	配置操作人

4. AI目标识别需求

4.1 识别触发方式

沿用现有三种识别模式，识别触发方式不变：

4.2 识别结果格式

AI模型输出目标的bounding box（边界框），需记录以下信息：

识别结果 = {
    "targetId": "唯一标识",
    "targetType": "目标类别",          // 如：fire(火点)、smoke(烟尘)、excavator(挖掘机)等
    "confidence": 0.95,                // 置信度 0~1
    "bbox": {
        "x": 580,                      // 左上角x坐标（像素）
        "y": 320,                      // 左上角y坐标（像素）
        "width": 120,                  // 边界框宽度（像素）
        "height": 80                   // 边界框高度（像素）
    },
    "centerPixel": {                   // 中心点像素[坐标已隐藏]       // 中心x像素
        "py": 360                      // 中心y像素
    },
    "imageWidth": 1920,                // 图像宽度（像素）
    "imageHeight": 1080                // 图像高度（像素）
}

4.3 关键坐标说明

5. 目标经[坐标已隐藏]定位算法需求

5.1 算法原理

本功能采用三角测量法，利用摄像头的几何参数和AI识别目标在画面中的像素位置，推算目标的实际地理坐标。

核心思路：

已知条件：
  - 摄像头安装高度 H（米）
  - 摄像头安装经[坐标已隐藏]
  - 摄像头当前俯仰角 θ（度）
  - 摄像头当前水平偏转角 φ（度）
  - 摄像头当前焦距 f（毫米）
  - 摄像头传感器宽度/高度（毫米）
  - AI识别目标中心像素[坐标已隐藏]

求解目标：目标在地面的经[坐标已隐藏]rget)

5.2 算法步骤

步骤一：计算像素到角度偏移

将AI识别目标在画面中的像素偏移量转换为相对于光轴的角度偏移。

1.1 计算像素偏移

dx_px = px - cx        // 水平像素偏移（目标中心x - 图像中心x）
dy_px = py - cy        // 垂直像素偏移（目标中心y - 图像中心y）

其中 cx = imageWidth / 2，cy = imageHeight / 2

1.2 计算视场角（FOV）

根据焦距和传感器尺寸计算水平和垂直视场角：

FOV_h = 2 × arctan(sensor_width / (2 × f))       // 水平视场角
FOV_v = 2 × arctan(sensor_height / (2 × f))      // 垂直视场角

其中：

• f：当前焦距（毫米），取当前实际焦距值
• sensor_width：传感器宽度（毫米），取自摄像头规格参数
• sensor_height：传感器高度（毫米），取自摄像头规格参数

1.3 计算单个像素对应的角度

α_per_px_h = FOV_h / imageWidth      // 每水平像素对应的角度
α_per_px_v = FOV_v / imageHeight     // 每垂直像素对应的角度

1.4 计算目标相对于光轴的角度偏移

Δα_h = dx_px × α_per_px_h    // 水平角度偏移（正值为光轴右侧）
Δα_v = dy_px × α_per_px_v    // 垂直角度偏移（正值为光轴下方）

步骤二：计算目标到摄像头的水平距离

利用俯仰角和垂直角度偏移，通过三角函数计算目标到摄像头的水平距离。

2.1 计算目标的实际俯仰角

θ_target = θ + Δα_v

其中：

• θ：摄像头当前俯仰角真实值（API获取的 verticalAbs 字段，取值 -180°~180°）
• Δα_v：目标相对于光轴的垂直角度偏移

注意角度约定（verticalAbs）：

• verticalAbs 取值范围 -180°~180°，具体正负号约定需根据摄像头型号确认
• 常见约定：0° = 水平，正值 = 俯视（向下），负值 = 仰视（向上）
• 垂直角度偏移 Δα_v 正值 = 画面下方（像素y增大方向）
• 实际对接时需验证摄像头 verticalAbs 的正负号方向，确保计算正确

2.2 计算水平距离

D = H / tan(|θ_target|)     // 水平距离（米）

其中：

• H：摄像头安装高度（API获取的cameraHeight）
• θ_target：目标相对于摄像头的俯仰角

推导过程：
         摄像头
           ●  ← 高度 H
          /|
         / |
        /  |  ← 水平距离 D
       /   |
      /θ_target|
     ──────────
        目标地面位置

    tan(θ_target) = H / D
    ∴ D = H / tan(θ_target)

异常处理：

• 当 θ_target 接近0°时（即目标几乎在摄像头正下方），tan值趋近无穷大，距离计算不稳定，需设置最小俯仰角阈值（建议≥3°）
• 当 θ_target 为负值（仰视方向）时，表示目标在摄像头上方（如飞鸟、无人机），此时无法计算地面距离，标记为"空中目标"

步骤三：计算目标相对于摄像头的方位角

φ_target = φ + Δα_h

其中：

• φ：摄像头当前水平偏转角真实值（API获取的 horizontalAbs 字段，取值 0°~360°）
• Δα_h：目标相对于光轴的水平角度偏移

步骤四：计算目标的经[坐标已隐藏]坐标

根据方位角和水平距离，在摄像头位置的基础上计算经[坐标已隐藏]偏移。

4.1 计算经[坐标已隐藏]偏移量

ΔLon = D × sin(φ_target) / (111320 × cos(Lat_cam))    // [坐标已隐藏]偏移（度）
ΔLat = D × cos(φ_target) / 111320                       // [坐标已隐藏]偏移（度）

其中：

• 111320：1度[坐标已隐藏]公里（米转度时的系数）
• cos(Lat_cam)：[坐标已隐藏]修正因子，修正[坐标已隐藏]方向的实际距离

**4.2 计算目标经[坐标已隐藏]

Lon_target = Lon_cam + ΔLon
Lat_target = Lat_cam + ΔLat

5.3 算法流程图

开始
 │
 ▼
获取摄像头参数 ──────────────────────┐
  (cameraHeight, verticalAbs,      │
   horizontalAbs, [坐标已隐藏]
   zoomValue, focusMax, focusMin,  │
   sensor_width, sensor_height)    │
                                     │
获取AI识别结果 ──────────────────────┤
  (px, py, imageWidth, imageHeight)│
                                     │
 ▼                                   ▼
参数校验：必需参数是否齐全？ ──否──→ 标记"参数缺失"
  ([坐标已隐藏]                仅记录像素[坐标已隐藏]bs)           不计算经[坐标已隐藏]
   │                                   结束
   是
   │
   ▼
计算像素偏移(dx_px, dy_px)     计算当前焦距f
                                     │
 ▼                                   ▼
计算视场角(FOV_h, FOV_v) ──→ 计算角度偏移(Δα_h, Δα_v)
                                     │
                                     ▼
                              计算目标俯仰角 θ_target = θ + Δα_v
                                     │
                                     ▼
                              θ_target 接近 0°？ ──是──→ 标记为"正下方目标"
                                     │                         不计算经[坐标已隐藏]
                                    否
                                     │
                                     ▼
                              计算水平距离 D = H / tan(|θ_target|)
                                     │
                                     ▼
                              计算方位角 φ_target = φ + Δα_h
                                     │
                                     ▼
                              计算经[坐标已隐藏]偏移(ΔLon, ΔLat)
                                     │
                                     ▼
                              计算目标经[坐标已隐藏]
                              Lon_target = Lon_cam + ΔLon
                              Lat_target = Lat_cam + ΔLat
                                     │
                                     ▼
                                   输出结果
                                   结束

5.4 算法参数汇总

5.5 算法精度分析

预期精度：

优化方向：对于高精度需求场景，可采用多点标定法（已知地面控制点反算修正参数）来提升定位精度。

5.6 边界条件与异常处理

6. 数据存储需求

6.1 识别记录表（ai_detection_record）

6.2 摄像头参数缓存表（camera_param_cache）

7. 接口设计需求

7.1 对内接口（平台内部调用）

7.1.1 获取摄像头参数

接口路径：/api/camera/{channelCode}/params
请求方式：GET
功能说明：获取指定摄像头的安装参数（优先读取缓存，缺失则调用视频监控平台API）
返回内容：
{
    "channelCode": "CH001",
    "cameraHeight": 30.0,
    "[坐标已隐藏]
    "[坐标已隐藏]
    "installAddress": "XX路XX号",
    "currentHorizontalAbs": 180.0,
    "currentVerticalAbs": -15.0,
    "currentZoomValue": 10,
    "focusMax": 180.0,
    "focusMin": 6.0,
    "sensorWidth": 6.17,
    "sensorHeight": 4.55,
    "source": "api|cache"
}

7.1.2 目标经[坐标已隐藏]计算

接口路径：/api/ai/geolocate
请求方式：POST
功能说明：根据摄像头参数和AI识别像素坐标，计算目标经[坐标已隐藏]
请求体：
{
    "channelCode": "CH001",
    "targetPixelX": 640,
    "targetPixelY": 360,
    "imageWidth": 1920,
    "imageHeight": 1080,
    "targetType": "fire",
    "confidence": 0.95
}
返回内容：
{
    "success": true,
    "targetLon": 113.9282,
    "targetLat": 30.9251,
    "distance": 85.3,
    "cameraParams": {
        "height": 30.0,
        "verticalAbs": -15.0,
        "horizontalAbs": 180.0,
        "zoomValue": 10,
        "[坐标已隐藏]
        "[坐标已隐藏]
    },
    "calcStatus": "success",
    "precision": "medium"    // low/medium/high
}

7.2 对外接口（供前端调用）

7.2.1 查询识别记录（含经[坐标已隐藏]

接口路径：/api/ai/detection/list
请求方式：GET
查询参数：channelCode, target_type, start_time, end_time, page, size
返回内容：分页列表，包含所有识别记录及计算后的经[坐标已隐藏]

7.2.2 获取识别记录详情

接口路径：/api/ai/detection/{id}
请求方式：GET
返回内容：单条识别记录详情，包含完整的计算参数和过程信息

8. 界面展示需求

8.1 识别结果地图标注

8.2 识别结果列表

8.3 定位精度标记

9. 非功能需求

9.1 性能要求

9.2 可靠性要求

9.3 扩展性要求

10. 附录

附录A：术语表

附录B：常见摄像头传感器参数参考

注意：实际传感器尺寸需以摄像头设备规格书为准，以上为常见参考值。

附录C：算法验证方案

文档编制：华中业务中心·开发与技术支持部 编制日期：2026年6月3日 版本历史：

• V1.0（2026-06-03）：初稿，包含算法设计、API对接、数据存储等完整需求