Інформаційна технологія фрактального кодування в телекомунікаційних мережах відеоспостереження - Автореферат

Для задовільнення цих вимог останнім часом були розроблені наукові основи та створені системи відеоспостереження, які дозволяють активно реагувати на події в межах поліканального відеозображення, розвивати мережу різноманітного за технічними характеристиками обладнання, використовувати сучасні телекомунікаційні засоби збереження та доступу до відеоінформації, передавати її на великі відстані, тощо, але, на жаль, із розвитком цих можливостей зростає і навантаження на апаратну складову системи, насамперед, на її память та канали звязку. Не завжди вирішують завдання і методи кодування відеопотоків, які використовуються в сучасних системах: в одних методах (наприклад, ДКП) ступінь стискування виявляється недостатньою, в інших (наприклад, фрактальних) на заваді стає неприпустимо великий час кодування. З іншого боку, інформаційні методи розрізнення «суттєвих» та «несуттєвих» з точки зору мети спостереження фрагментів багатоканального відеопотоку розділяють останній на дві розподілені у часі та просторі каналів частини, а отже створюють умови, в яких фрактальне кодування «суттєвих» фрагментів можна здійснювати під час надходження «несуттєвих», причому, чим менше їхнє часове співвідношення, тим більше можливостей у системи зменшувати навантаження на память та канали звязку. На підставі викладеного можна стверджувати, що дослідження, спрямовані на розроблення та впровадження моделей та методів адаптивної інформаційної технології обробки рухомих зображень на основі фрактального кодування для потреб телекомунікаційних мереж відеоспостереження є вельми актуальними. Випробування мережі багатоканального відеоспостереження, оснащеної системою інформаційної підтримки «FRAST» в Одеському науково-дослідному інституті телевізійної техніки дозволило за рахунок структурної адаптації системи відеоспостереження до змісту відеопотоків у мережі та застосування методу фрактального стискування різницевих кадрів із додатковим зображенням, яке містить «чорну» ділянку, знизити навантаження на апарати збереження інформації у 5 - 7 разів із збереженням необхідної якості відеопотоків та із повною фіксацією в інформаційних сховищах відомостей про появу в полі зору відеокамер сторонніх обєктів.До «повільних» відеопотоків віднесемо відеопотоки з online кодуванням-декодуванням окремих кадрів, в яких досягнення потрібного співвідношення між швидкістю обробки та часом споживання відбувається природно без будь-яких заходів та втрат за рахунок, наприклад, відносно малої частоти кадрів відеопотоку. До «псевдоповільних» відеопотоків віднесемо такі, у яких кодування-декодування кожного кадру може відбуватися без часової привязки до online процесів у відеопотоці, тобто відбуватися паралельно, пізніше або не відбуватися взагалі. Ця можливість зявляється за рахунок розпаралелювання процесів кодування та запису, яке базується на перериванні запису відеопотоків на час, коли зміни в них визнаються несуттєвими. Таким чином, інформаційна підтримка системи відеоспостереження повинна навчатися для роботи з конкретним обєктом, тобто мати можливість накопичувати деяку інформацію про події на обєкті, які вважаються несуттєвими та порівнювати кожну нову зміну із цією інформацією з метою виявлення «чужих» обєктів. Вибір двох кадрів починається із завдання Користувачем початкової довжини LЕПОЧ (виміряної у кількості кадрів; LЕПОЧ ? 2) елементарного інтервалу відеопотоку (ЕІВ), в рамках якого здійснюється оцінювання суттєвості змін в останньому.В дисертаційній роботі отримані теоретичні, методологічні та науково-практичні результати в галузі інформаційного аналізу в системах, що застосовують відеоінформацію, які в сукупності розвязують важливе науково-прикладне завдання інформаційного забезпечення технологічних процесів передачі та збереження потоків в телекомунікаційних мережах відеоспостереження. Аналізом літературних джерел встановлено, що головним завданням інформаційної підтримки телекомунікаційних мереж відеоспостереження є необхідність суттєвого зниження навантаження на канали звязку та сховища даних. В окремий клас «повільних» та «псевдоповільних» виділені відеопотоки з online кодуванням-декодуванням окремих кадрів, в яких досягнення потрібного співвідношення між швидкістю обробки та часом споживання відбувається природно без будь-яких заходів та втрат за рахунок, наприклад, відносно малої частоти кадрів відеопотоку, а також такі, у яких кодування-декодування кожного кадру може відбуватися без часової привязки до online процесів у відеопотоці, тобто відбуватися паралельно, пізніше або не відбуватися взагалі. Запропоновано параболічне перетворення повільних відеопотоків, яке одночасно враховує зміну зображення в просторі та часі і полягає в попіксельній обробці двох кадрів потоку відповідно до параболічного закону розподілу фазової змінної, та доведене Твердження про те, що на границях рухомих ділянок зображення з постійною на кожній ділянці, але різною між ділянками яскравістю, в результаті параболічного перетворення створюється біла лінія завтовшки в один пі

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ