3.2.2 数据格式转换.............................................................................51 3.3 地理信息系统（GIS）集成.................................................................53 3.3.1 GIS 数据的获取与整合.. 气象、交通、 旅游等，通过语义分析和深度学习实现智能决策，使铁路系统 能够更好地适应外部变化。 以下是本项目在实施过程中将开展的主要工作内容：  数据采集与模型构建 o 收集铁路沿线的地理信息、交通流量、环境监测等相关 数据。 o 建立三维 AI 大模型，通过持续学习优化模型性能。  平台开发与数据分析 o 开发集成平台，提供实时数据可视化与分析工具。 o 实施数据挖掘与智能分析，形成多维度的决策支撑。 大模型的应用方案中，技术方案的设 计与实现是确保系统有效运行的关键。该方案旨在通过构建高效的 三维模型，结合先进的人工智能技术，实现对铁路沿线环境的实时 监测、分析和决策支持。 首先，本方案的基础是高精度三维地理信息系统（GIS）和三 维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手段，获取铁路沿线的三维空间数据。同时，结合多种传感器的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度

大模型视频智能挖掘技术的未来发展方向 主要集中在以下几个方面，以进一步提升其应用效果和覆盖面。 首先，数据融合与多模态分析将成为未来发展的重要趋势。通 过将视频监控数据与其他数据源，如传感器数据、社交媒体数据及 地理信息系统（GIS）数据进行融合，AI 模型可以有效提高事件识 别和预测的准确性。例如，在突发事件中，视频监控可以配合社交 媒体平台上的实时信息，结合地图数据分析人群动态，从而更全面 地掌握事件进展。