АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

Сергей Александрович Кузьмин

Аннотация


В статье рассматривается семейство алгоритмов сегментации и использование сформированных бинарных изображений результата детектирования транспортных средств (ТС) для сжатия видеоинформации. Актуальность задачи связана с избыточной сложностью реализации (аппаратной и программной) существующих решений, а также с особенностями снимаемых видеосюжетов о транспортных потоках, которые не учитываются в известных кодеках. В алгоритмах детектирования ТС и масштабирования разрешения кадров видеопотока используется вейвлет-преобразование для унификации и увеличения повторного использования кода, что приводит к сокращению объема программы и объема потребляемой памяти. Теоретическая новизна работы есть как в алгоритмах обнаружения, так и в алгоритмах сжатия. Алгоритмы обнаружения объединяются с помощью операции «ИЛИ», что практически не встречается в литературе. Сжатие основано на использовании в качестве опорного кадра изображения рассчитанной оценки фона (которое обновляется очень редко), что уменьшает избыточность по сравнению с системами сжатия MPEG, которые часто посылают опорные кадры. Для сжатия используются идеи основных направлений в сжатии: сегментация (разделение на динамическую составляющую и статический фон), JPEG-сжатие, уменьшенная частота передачи опорного кадра (оценки фона), возможность изменения разрешения кадра, синтез выходного изображения. Практическая значимость работы связана с возможностью создания для видеозаписи обстановки на транспортных магистралях кодеков более эффективных, чем кодеки MPEG и подобные им, за счет учета априорной информации о низкой динамичности фоновой составляющей. В ходе эксперимента получены коэффициенты сжатия до 356 раз. Регулирование качества и коэффициента сжатия осуществляется как за счет использования дополнительных функций кодека, так и с помощью параметра качества Q кодека JPEG, используемого для передачи большинства составляющих потока данных.

Полный текст:

PDF

Литература


Фаттахов Т. Автомобилизация и транспортные риски [Электронный ресурс]. – URL: http://

demoscope.ru/weekly/2014/0593/tema03.php (дата обращения: 15.05.2015).

Зеленский М. Работаем на камеру. В России

становится все больше камер на дорогах [Электронный ресурс]. – URL: http://lenta.ru/articles/2013/08/08/

cameras / (дата обращения: 15.07.2015).

Wang J.Y.A. Representing moving images with

layers [Text] / J.Y.A. Wang, E.H. Adelson //IEEE

Transactions on Image Processing. – 1994. – Vol. 3. –

Issue 5. – P. 625–638.

Kameda Y.A. Human motion estimation method

using 3-successive video frames Y. Kameda, M. Minoh

// Proc. Of International Conference on Virtual systems

and multimedia. – Japan, Gifu, 1996. – P. 135–140.

Cucchiara R. Real-time Detection of Moving

Vehicles [Text]/ R. Cucchiara, M. Piccardi, A. Prati,

N. Scarabottolo // Proceedings of 10th International

Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP

. – Italy, Venice. – Sept. 1999. – P. 618–623.

Вилесов Л.Д. Алгоритмы сегментации кадров

и сжатия видеоинформации для систем видеонаблюдения [Текст] / Л.Д. Вилесов, С.А. Кузьмин // Инженерный вестник Дона. – 2014. – Т. 31. – № 4–1. – С.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.