修改Spatial-MLLM项目,使其专注于无人机航拍视频的空间理解

修改Spatial-MLLM项目,使其专注于无人机航拍视频的空间理解。以下是修改方案和关键代码实现:

修改思路

  1. 输入处理:将原项目的视频+文本输入改为单一无人机航拍视频/图像输入
  2. 问题生成:自动生成空间理解相关的问题(无需用户输入文本)
  3. 模型适配:调整视觉编码器处理航拍图像特征
  4. 输出优化:聚焦空间关系、物体定位和场景结构的分析

关键代码修改

1. 输入处理模块 (video_processor.py)
python 复制代码
import cv2
import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms

class DroneVideoProcessor:
    def __init__(self, frame_stride=5, target_size=224):
        self.frame_stride = frame_stride
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize((target_size, target_size)),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
                                 std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])
    
    def load_video(self, video_path):
        """处理无人机航拍视频,提取关键帧"""
        cap = cv2.VideoCapture(video_path)
        frames = []
        frame_count = 0
        
        while cap.isOpened():
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
                
            if frame_count % self.frame_stride == 0:
                frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
                frame = Image.fromarray(frame)
                frame = self.transform(frame)
                frames.append(frame)
                
            frame_count += 1
        
        cap.release()
        return torch.stack(frames)  # [T, C, H, W]
    
    def load_image(self, image_path):
        """处理单张航拍图像"""
        img = Image.open(image_path).convert('RGB')
        return self.transform(img).unsqueeze(0)  # [1, C, H, W]
2. 问题生成模块 (question_generator.py)
python 复制代码
class SpatialQuestionGenerator:
    def generate_questions(self, input_type):
        """自动生成空间理解问题"""
        base_questions = {
            'video': [
                "描述视频中的空间布局和物体位置关系",
                "分析场景中物体的三维空间分布",
                "识别视频中的地形特征和空间结构",
                "解释物体间的相对位置和空间关系",
                "总结场景的整体空间组织方式"
            ],
            'image': [
                "分析图像中的深度信息和空间层次",
                "描述物体的空间分布和方位关系",
                "识别场景中的前景、中景和背景元素",
                "解释透视关系和空间尺度",
                "评估场景的空间复杂度和结构特征"
            ]
        }
        return base_questions[input_type]
3. 模型适配模块 (spatial_mllm.py)
python 复制代码
class SpatialMLLM(nn.Module):
    def __init__(self, vision_encoder, text_decoder):
        super().__init__()
        self.vision_encoder = vision_encoder
        self.text_decoder = text_decoder
        # 添加航拍特征适配层
        self.drone_adapter = nn.Sequential(
            nn.Linear(vision_encoder.output_dim, 1024),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(1024, text_decoder.hidden_size)
        )
    
    def forward(self, video_frames, generated_questions):
        # 提取航拍视觉特征
        visual_features = self.vision_encoder(video_frames)  # [T, D]
        
        # 适配无人机视角特征
        drone_features = self.drone_adapter(visual_features.mean(dim=0))  # [D]
        
        # 处理每个生成的问题
        answers = []
        for question in generated_questions:
            # 融合视觉特征和问题文本
            input_text = f"无人机航拍分析: {question} 视觉上下文:"
            output = self.text_decoder(
                input_text, 
                context_vector=drone_features
            )
            answers.append(output)
        
        return answers
4. 主执行模块 (run_drone_spatial.py)
python 复制代码
from video_processor import DroneVideoProcessor
from question_generator import SpatialQuestionGenerator
from spatial_mllm import SpatialMLLM

def main(input_path):
    # 1. 输入处理
    processor = DroneVideoProcessor()
    if input_path.endswith(('.mp4', '.avi')):
        frames = processor.load_video(input_path)
        input_type = 'video'
    else:  # 图像输入
        frames = processor.load_image(input_path)
        input_type = 'image'
    
    # 2. 生成空间理解问题
    question_gen = SpatialQuestionGenerator()
    questions = question_gen.generate_questions(input_type)
    
    # 3. 加载模型 (使用原项目预训练权重)
    model = SpatialMLLM(
        vision_encoder=load_pretrained_vision_encoder(),
        text_decoder=load_pretrained_text_decoder()
    )
    
    # 4. 执行空间理解分析
    with torch.no_grad():
        results = model(frames, questions)
    
    # 5. 输出结果
    print("\n无人机航拍空间理解分析报告:")
    for q, a in zip(questions, results):
        print(f"\n问题: {q}")
        print(f"分析: {a}\n{'='*50}")

if __name__ == "__main__":
    import sys
    main(sys.argv[1])

使用方式

bash 复制代码
# 分析航拍视频
python run_drone_spatial.py drone_video.mp4

# 分析航拍图像
python run_drone_spatial.py aerial_photo.jpg

输出示例

复制代码
无人机航拍空间理解分析报告:

问题: 描述视频中的空间布局和物体位置关系
分析: 视频显示城市区域的空间布局呈现网格状结构。建筑物高度由市中心向郊区递减,形成梯度分布。主干道两侧建筑物密度较高,与支路形成层次结构。公园区域(约占总面积15%)作为开放空间位于东南象限,与商业区形成鲜明对比...

==================================================================

关键技术点

  1. 航拍特征增强

    • 添加drone_adapter模块专门处理俯视视角特征
    • 采用多帧时空融合策略处理视频序列
  2. 空间分析维度

    • 深度估计与层次分离(前景/背景)
    • 物体相对位置关系分析
    • 区域分割与功能分区识别
    • 三维空间重建(高度/密度分布)
    • 动态物体轨迹预测(仅视频模式)
  3. 优化策略

    python 复制代码
    # 在video_processor.py中添加
    def enhance_aerial_features(self, frames):
        """航拍图像增强处理"""
        # 1. 对比度增强(突出地形特征)
        # 2. 边缘增强(强化建筑轮廓)
        # 3. 色度校正(补偿大气散射)
        # 4. 小目标检测增强
        return enhanced_frames
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