修改Spatial-MLLM項目，使其專注于無人機航拍視頻的空間理解。以下是修改方案和關鍵代碼實現：

修改思路

1. 輸入處理：將原項目的視頻+文本輸入改為單一無人機航拍視頻/圖像輸入
2. 問題生成：自動生成空間理解相關的問題（無需用戶輸入文本）
3. 模型適配：調整視覺編碼器處理航拍圖像特征
4. 輸出優化：聚焦空間關系、物體定位和場景結構的分析

關鍵代碼修改

1. 輸入處理模塊 (video_processor.py)

import cv2
import torch
from PIL import Image
from torchvision import transformsclass DroneVideoProcessor:def __init__(self, frame_stride=5, target_size=224):self.frame_stride = frame_strideself.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):"""處理無人機航拍視頻，提取關鍵幀"""cap = cv2.VideoCapture(video_path)frames = []frame_count = 0while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:breakif 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 += 1cap.release()return torch.stack(frames)  # [T, C, H, W]def load_image(self, image_path):"""處理單張航拍圖像"""img = Image.open(image_path).convert('RGB')return self.transform(img).unsqueeze(0)  # [1, C, H, W]

2. 問題生成模塊 (question_generator.py)

class SpatialQuestionGenerator:def generate_questions(self, input_type):"""自動生成空間理解問題"""base_questions = {'video': ["描述視頻中的空間布局和物體位置關系","分析場景中物體的三維空間分布","識別視頻中的地形特征和空間結構","解釋物體間的相對位置和空間關系","總結場景的整體空間組織方式"],'image': ["分析圖像中的深度信息和空間層次","描述物體的空間分布和方位關系","識別場景中的前景、中景和背景元素","解釋透視關系和空間尺度","評估場景的空間復雜度和結構特征"]}return base_questions[input_type]

3. 模型適配模塊 (spatial_mllm.py)

class SpatialMLLM(nn.Module):def __init__(self, vision_encoder, text_decoder):super().__init__()self.vision_encoder = vision_encoderself.text_decoder = text_decoder# 添加航拍特征適配層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):# 提取航拍視覺特征visual_features = self.vision_encoder(video_frames)  # [T, D]# 適配無人機視角特征drone_features = self.drone_adapter(visual_features.mean(dim=0))  # [D]# 處理每個生成的問題answers = []for question in generated_questions:# 融合視覺特征和問題文本input_text = f"無人機航拍分析: {question} 視覺上下文:"output = self.text_decoder(input_text, context_vector=drone_features)answers.append(output)return answers

4. 主執行模塊 (run_drone_spatial.py)

from video_processor import DroneVideoProcessor
from question_generator import SpatialQuestionGenerator
from spatial_mllm import SpatialMLLMdef main(input_path):# 1. 輸入處理processor = DroneVideoProcessor()if input_path.endswith(('.mp4', '.avi')):frames = processor.load_video(input_path)input_type = 'video'else:  # 圖像輸入frames = processor.load_image(input_path)input_type = 'image'# 2. 生成空間理解問題question_gen = SpatialQuestionGenerator()questions = question_gen.generate_questions(input_type)# 3. 加載模型 (使用原項目預訓練權重)model = SpatialMLLM(vision_encoder=load_pretrained_vision_encoder(),text_decoder=load_pretrained_text_decoder())# 4. 執行空間理解分析with torch.no_grad():results = model(frames, questions)# 5. 輸出結果print("\n無人機航拍空間理解分析報告:")for q, a in zip(questions, results):print(f"\n問題: {q}")print(f"分析: {a}\n{'='*50}")if __name__ == "__main__":import sysmain(sys.argv[1])

使用方式

# 分析航拍視頻
python run_drone_spatial.py drone_video.mp4# 分析航拍圖像
python run_drone_spatial.py aerial_photo.jpg

輸出示例

無人機航拍空間理解分析報告:問題: 描述視頻中的空間布局和物體位置關系
分析: 視頻顯示城市區域的空間布局呈現網格狀結構。建筑物高度由市中心向郊區遞減，形成梯度分布。主干道兩側建筑物密度較高，與支路形成層次結構。公園區域（約占總面積15%）作為開放空間位于東南象限，與商業區形成鮮明對比...==================================================================

關鍵技術點

1. 航拍特征增強：

   • 添加drone_adapter模塊專門處理俯視視角特征
   • 采用多幀時空融合策略處理視頻序列

2. 空間分析維度：

   • 深度估計與層次分離（前景/背景）
   • 物體相對位置關系分析
   • 區域分割與功能分區識別
   • 三維空間重建（高度/密度分布）
   • 動態物體軌跡預測（僅視頻模式）

3. 優化策略：

   # 在video_processor.py中添加
   def enhance_aerial_features(self, frames):"""航拍圖像增強處理"""# 1. 對比度增強（突出地形特征）# 2. 邊緣增強（強化建筑輪廓）# 3. 色度校正（補償大氣散射）# 4. 小目標檢測增強return enhanced_frames