4.大范围视频拼接

视频监控画面的呈现方式，从早期的多分屏播放到后来围绕主画面进行联动弹窗，皆是在独立窗口内显示单独的某路视频。而随着应用场景对监控规模、视角、管理方式的要求越来越高，基于AR 的大范围现实视频与三维仿真模型融合形成的孪生监控视频成为了发展趋势。在这其中，需要构建基于统一地理空间框架的多视频协同感知体系， 通过快速的地理配准，将不同视角的多个视频融合拼接成多维、立体的全景化视频数据流。

对于存在重叠区域的相邻视频，首先要解决图像配准问题，一般基于特征匹配的方法来实现， 对图像的旋转、缩放和比例变换等具有较好的鲁棒性。在具体的拼接过程中也面临极大的挑战。例如， 对于灵活高速的无人机监控视频需要实现快速的拼接，当监控视角发生变化时也能进行即时反应。当无人机视频发生抖动时，与相邻的视频如何对齐？当运动物体经过重叠区域时，由于相邻视频之间存在较大的视差，容易在拼接画面中产生视差伪影。若相邻视频之间存在较大的色差也会产生明显的拼接痕迹，以及不同视频之间的时间一致性问题等。目前业界对这些问题已有较多的理论研究和技术方案，且逐渐应用在实际系统之中。

5.AR协同交互技术

目前 AR 系统的交互方式仍较为单一，主要是将真实视频画面中的各种静态或动态目标与 AR 标签关联，以点击或框选的方式通过 AR 标签查看目标的详细信息、联动视频资源、调度警力资源等。虚拟对象以AR 标签为主，且在真实视频、虚拟对象、行为事件之间的交互和反馈较少、沉浸感不足，需要继续探索虚实之间的深度融合方式。在实际应用中，无人机也仅是作为可灵活机动的视频源来使用，需要进一步加强无人机与其他监控对象之间的协同与交互。

在操控方式方面，目前无人机以人工操控或自主航线飞行为主。可以考虑结合对跨视频动态目标的监测状态，实现无人机的全自动智能飞行，对关键目标进行实时轨迹追踪。还可以进一步进行地空联动或无人机群自主组网，完成对重点目标或应急区域的全方位立体防控。此外，可以集成 AR 交互硬件设备，通过表情识别、手势识别、眼动追踪等方式，从单一交互方式向多模态交互方式发展， 实现更高效的操控与协同，例如快速定位事件中心并即时自动调度警力和监控资源等。

 三、在重大活动安保场景中的应用

AR与无人机已广泛应用于众多安防监控场景，特别是在重大活动安保中，“AR+ 无人机”视频监控方案的优势更加突出。

重大活动的安保工作具有时空跨度大、社会关注度高、安保要求复杂的特点。在活动开展前需要对现场和周边环境进行安全勘察、风险监测，制定警力调度计划、区域监控方案、应急事件处置预案等；在活动进行期间，需要进行重点区域巡逻防控、突发事件预警、警情及时处置、安保人员在岗监督等；在活动结束之后，需要进行人员和车辆引导疏散、活动场馆清场确认等。