Шальнев Илья Олегович, младший научный сотрудник лаборатории автоматизации научных исследований
14-я линия В.О., д. 39, Санкт-Петербург 199178
Ilia O. Shalnev, Junior Researcher of laboratory for research automation
14th Line V.O., 39, St. Petersburg 199178
Аксенов Алексей Юрьевич, кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории автоматизации научных исследований
14-я линия В.О., д. 39, Санкт-Петербург 199178
Alexey Yu. Aksenov, Cand. of Sci. (Engineering), Senior Researcher of laboratory for research automation
14th Line V.O., 39, St. Petersburg 199178
Цель исследования. В современном цифровом повышается роль использования видеокамер в качественных источниках первичных данных. Однако сами по себе «сырые» видеоданные несут низкую информационную ценность без последующего анализа. Ключевыми задачами, позволяющими извлечь смысловую информацию из видеопоследовательности, является локализация объектов и определение их движения. Актуальность этой задачи обусловлена ее критической важностью для широкого спектра прикладных и исследовательских дисциплин. Несмотря на длительную историю, определение движущихся объектов остается актуальной научной проблемой в связи с наличием следующих трудностей: изменчивость условий освещения, динамический фон, эффекты окклюзии, необходимость работы в реальном времени. Целью работы является снижение вычислительной нагрузки при решении задач анализа движения объектов в реальном времени путем разработки и апробации метода извлечения векторов движения из сжатых видеопотоков.
Методы. Для реализации поставленной цели был использован аппарат векторов движения как основа компенсации временной избыточности, а также алгоритмы технического зрения и алгоритмы компенсации движения в видеоданных.
Результаты. Создан программный модуль, позволяющий извлекать векторы движения непосредственно из видеопотока, Выполнена экспериментальная проверка эффективности работы предложенного метода и продемонстрирована его эффективность в различных прикладных областях, включая видеонаблюдение, сельское хозяйство и робототехнику при значительном снижении вычислительных затрат.
Заключение. Произведенные экспериментальные проверки показали, что использование векторов движения, уже содержащихся в сжатых видеоданных, позволяет эффективно решать задачи анализа движения без необходимости их повторного вычисления, что особенно актуально для систем с ограниченными вычислительными ресурсами.
Purpose of research. In the modern digital era, the role of video cameras as high‑quality sources of primary data is increasing. However, raw video data by themselves carry low informational value without subsequent analysis. The key tasks that allow extracting semantic information from a video sequence are object localization and motion detection. The relevance of this task is determined by its critical importance for a wide range of applied and research disciplines. Despite its long history, detecting moving objects remains a relevant scientific problem due to the following challenges: variability of lighting conditions, dynamic background, occlusion effects, and the need to operate in real time. The aim of this work is to reduce computational load when solving object motion analysis tasks in real time by developing and testing a method for extracting motion vectors from compressed video streams.
Methods. To achieve this goal, the framework of motion vectors was used as the basis for compensating temporal redundancy, along with computer vision algorithms and motion compensation algorithms in video data.
Results. A software module has been developed that allows extracting motion vectors directly from a video stream. An experimental evaluation of the proposed method’s effectiveness was carried out, demonstrating its efficiency in various applied fields, including video surveillance, agriculture, and robotics, with a significant reduction in computational costs.
Conclusion. The experimental evaluations have shown that using motion vectors already contained in compressed video data allows effectively solving motion analysis tasks without the need to recalculate them. This is especially relevant for systems with limited computational resources.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.