Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: CXXVI Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 08 июня 2023 г.)

Наука: Технические науки

Секция: Телекоммуникации

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Панченко В.А., Ирисханов И.Ю. ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ВИДЕО, МЕТОДЫ СЖАТИЯ ВИДЕО, АНАЛИЗ ДВИЖЕНИЯ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ, ТРЕКИНГ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ // Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. CXXVI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 6(124). URL: https://sibac.info/archive/technic/6(124).pdf (дата обращения: 21.02.2024)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ВИДЕО, МЕТОДЫ СЖАТИЯ ВИДЕО, АНАЛИЗ ДВИЖЕНИЯ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ, ТРЕКИНГ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ

Панченко Василий Александрович

курсант, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации,

РФ, г. Орёл

Ирисханов Изнаур Юсупович

курсант, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации,

РФ, г. Орёл

Рыжков Александр Павлович

научный руководитель,

канд. техн. наук, сотрудник, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации,

РФ, г. Орёл

DIGITAL VIDEO PROCESSING, VIDEO COMPRESSION METHODS, MOTION ANALYSIS, OBJECT RECOGNITION, TRACKING OF MOVING OBJECTS

 

Iznaur Iriskhanov

cadet, Academy of the Federal Security Service of the Russian Federation,

Russia, Orel

Vasily Panchenko

cadet, Academy of the Federal Security Service of the Russian Federation,

Russia, Orel

Alexander Ryzhkov

scientific supervisor, Ph.D. tech. Sciences, employee Academy of the Federal Security Service of the Russian Federation,

РФ, г. Орёл

 

АННОТАЦИЯ

Цифровая обработка видео является одним из наиболее быстро развивающихся направлений в области информационных технологий. С развитием цифровых технологий и распространением видеокамер, видео стало неотъемлемой частью нашей жизни. Сегодня мы смотрим телевизор, снимаем видео на смартфоны, записываем видео на камеры видеонаблюдения, при этом даже не задумываясь, что при этом используются множество технологий и методов, которые позволяют обрабатывать, сжимать, анализировать и улучшать качество видео, а также извлекать информацию из видеопотоков. Эти методы включают в себя алгоритмы сжатия видео, анализа движения, распознавания объектов и трекинга движущихся объектов.

Цифровая обработка видео является одной из наиболее актуальных и перспективных областей исследований и разработок, которая продолжает развивается с высокой скоростью. В данной работе будут рассмотрены основные методы сжатия, анализ движения, распознавания и трекинг объектов в цифровой обработке видео.

ABSTRACT

Digital video processing is one of the fastest growing areas in the field of information technology. With the development of digital technologies and the spread of video cameras, video has become an integral part of our lives. Today we watch TV, shoot video on smartphones, record video on CCTV cameras, and without even thinking about it, many technologies and methods are used that allow us to process, compress, analyze and improve video quality, as well as extract information from video streams. These methods include algorithms for video compression, motion analysis, object recognition, and tracking of moving objects.

Digital video processing is one of the most relevant and promising areas of research and development, which continues to develop at a high speed. In this paper, we will consider the main methods of compression, motion analysis, object recognition and tracking in digital video processing.

 

Ключевые слова: видео; данные; обработка; технологии.

Keywords: video; data; treatment; technologies.

 

Основные проблемы и задачи цифровой обработки видео.

Цифровая обработка видео является сложной и многосторонней задачей, которая включает в себя ряд проблем и подзадач:

1. Сжатие видео. Поскольку объем видеоданных может быть очень большим, необходимо использовать алгоритмы сжатия, которые позволяют сохранять качество видео при одновременном снижении объема данных.

2. Анализ движения. Заключается в определении перемещения объектов в кадре и может использоваться для таких целей, как слежение за объектами, определение скорости движения, анализ действий и т.д.

3. Распознавание объектов. Поиск и идентификация объектов в видеопотоке, применяемая, например, для автоматического распознавания лиц в видео.

4. Трекинг движущихся объектов. Процесс отслеживания объектов во времени, когда они движутся в видеопотоке. Используется для таких задач, как анализ поведения людей, обнаружение объектов в автоматических системах водительской помощи и т.д.

5. Улучшение качества видео. Улучшение изображения и звука в видеопотоке, для снижения шума и улучшения контраста видео.

Методы сжатия видео

Методы сжатия видео позволяют уменьшить объем данных видеопотока, сохраняя при этом достаточно высокое качество изображения. Существует несколько методов сжатия видео, но они все основаны на двух основных принципах: удаление избыточности в изображении и использование кодирования с предсказанием. Наиболее распространёнными методами сжатия видео являются:

1. H.264/AVC. Этот стандарт основан на использовании техники кодирования движения, которая представляет собой предсказание движения объектов в каждом кадре на основе предыдущих кадров. Это позволяет сократить количество данных, которые необходимо передать или сохранить.

2. JPEG, который был адаптирован для видео. Этот метод основан на использовании дискретного косинусного преобразования (DCT), который преобразует изображение в частотный домен. После этого коэффициенты преобразования сжимаются с использованием алгоритма сжатия данных.

3. MPEG-2. Этот стандарт основан на методе кодирования с предсказанием, который использует комбинацию двух методов: движение с относительной стабильностью и блочное предсказание. Этот метод позволяет достичь высокой степени сжатия, сохраняя при этом качество изображения.

Выбор метода сжатия видео зависит от требований качества изображения, объема данных и доступности оборудования. Чем выше требования к качеству изображения, тем меньше уровень сжатия, и наоборот. Поэтому важно выбирать метод сжатия, который наилучшим образом соответствует конкретным требованиям.

Анализ движения

Анализ движения – это процесс обработки видеоданных для выделения движущихся объектов, их параметров и изменений в их положении и форме на различных кадрах видео.

Основная цель анализа движения состоит в том, чтобы определить, где находятся движущиеся объекты, как они движутся и как они изменяют свои параметры (такие как размер и форма). Наиболее распространенными методами анализа движения являются:

Метод оптического потока. Метод заключается в том, что пиксели на каждом кадре видео анализируются для выявления изменений в их положении и форме. Это позволяет определить направление и скорость движения объектов на кадре.

Выделение движущихся объектов. Этот метод используется для выделения объектов, которые движутся на фоне статических объектов или фоновых элементов. Для этого обычно используются алгоритмы порогового выделения и адаптивного порогового выделения. Они позволяют выделить объекты, которые существенно отличаются от фонового изображения.

Анализ фоновой модели. Метод, который используется для выделения движущихся объектов путем создания модели фона и вычисления различий между текущим кадром и моделью фона. Этот метод позволяет выделить объекты, которые движутся на фоне, но не выделяются методом выделения движущихся объектов.

В целом, анализ движения является важным инструментом для обработки видео, который позволяет снижать размер видеофайлов, устранять дрожание камеры и стабилизировать изображение.

Распознавание объектов

Распознавание объектов – это процесс автоматического обнаружения и классификации объектов на изображениях или видео. Этот процесс включает в себя использование методов машинного обучения и компьютерного зрения для обработки изображений и выделения признаков объектов. Распознавание объектов может использоваться в различных приложениях, таких как автоматическое распознавание лиц, распознавание автомобильных номеров, мониторинг транспорта и другое.

Существует множество методов распознавания объектов в видео, и каждый из них имеет свои преимущества и ограничения. Некоторые из наиболее популярных методов включают:

1. Каскадные классификаторы: это метод, используемый для распознавания объектов путем анализа набора признаков, таких как границы объектов или цветовые характеристики. Он работает быстро и может быть эффективен для распознавания объектов в реальном времени, таких как лица.

2. Нейронные сети: это метод, который имитирует работу мозга и может быть использован для распознавания объектов, основываясь на множестве признаков, изученных из большого количества данных. Нейронные сети могут быть более точными, чем каскадные классификаторы, но требуют больших объемов данных и вычислительных ресурсов для обучения.

3. Методы машинного обучения: это методы, которые используются для распознавания объектов, основываясь на анализе большого количества данных. Они могут быть использованы для распознавания объектов в различных сценариях, таких как автомобильные номера на дороге или объекты на рабочем месте.

В целом, выбор метода распознавания объектов в видео зависит от конкретного сценария применения, доступных ресурсов и требуемой точности.

Трекинг движущихся объектов

Трекинг движущихся объектов – это процесс отслеживания перемещения объектов на видео во времени. В основе трекинга лежит анализ движения объектов на видео, и распознавание объектов, чтобы установить их положение в каждый момент времени. Трекинг объектов может использоваться в различных приложениях, включая наблюдение за транспортом, слежение за людьми, и др. Он может также применяться для анализа поведения объектов на видео и предсказания их будущего перемещения.

Существует несколько методов трекинга движущихся объектов в видео:

1. Методы, основанные на признаках: этот метод основан на выделении уникальных признаков объекта на видео, таких как цвет, текстура, контуры и т.д. Затем, признаки объекта отслеживаются на каждом кадре, что позволяет определить положение объекта в каждый момент времени.

2. Моделирование движения объекта: данный метод использует математические модели, которые описывают движение объектов на видео. Например, может использоваться модель Калмана, которая предсказывает положение объекта на основе его предыдущего положения и скорости.

3. Многотрекерный подход: этот метод используется для трекинга нескольких объектов на видео одновременно. Здесь каждый объект отслеживается независимо от других с помощью своего собственного трекера. Затем результаты от всех трекеров объединяются, чтобы получить полную информацию о движении всех объектов на видео.

В заключение стоит отметить, что, цифровая обработка видео имеет огромный потенциал в различных областях, таких как медицина, наука, транспорт, безопасность, развлечения и другие. Применение методов сжатия видео, анализа движения, распознавания объектов и трекинга движущихся объектов может значительно улучшить качество и эффективность видеообработки, а также повысить точность и скорость анализа видеоданных.

Несмотря на значительный прогресс в области цифровой обработки видео, есть еще много проблем и вызовов, которые нужно решать, такие как повышение точности и скорости анализа видео, разработка новых алгоритмов и технологий, улучшение качества видеообработки, устойчивость к шуму

Таким образом, цифровая обработка видео является важной и перспективной областью, которая может иметь значительный вклад в различные области нашей жизни, и ее развитие будет продолжаться в будущем.

 

Список литературы:

  1. Оппенгейм, А. Цифровая обработка сигналов / А. Оппенгейм, Р. Шафер. – М.: Техносфера, 2006. – 853 с.
  2. Лайонс, Р. Цифровая обработка сигналов / Р. Лайонс; пер. с англ. – 2-е изд. – М.: ООО «Бином-Пресс», 2006. – 656 с.
  3. Рабинер, Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов /Л. Рабинер, Б. Гоулд. – М.: Мир, 1978. – 848 с.
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.