Российские ученые придумали новый алгоритм для передачи видео при плохой связи
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) разработали инновационный метод передачи видео для систем машинного зрения, обеспечивающий стабильную работу даже при нестабильном интернет-соединении. Методика показала эффективность на 28–32% выше по сравнению с существующими решениями. Подробности — в распоряжении «Инка».
Как пояснил доцент кафедры «Автоматика и телемеханика» ПНИПУ, кандидат технических наук Андрей Кокоулин, новый алгоритм работает в три шага: ИИ определяет ключевые объекты на видео и их границы, сжимает данные в формате JPEG 2000, а затем адаптирует передачу под текущую скорость сети, отправляя в приоритетном порядке информацию о важных участках. В тестах при передаче лишь 10–20% данных четкость ключевых объектов, таких как лица или номера машин, выросла на 54–81%, а расход трафика снизился на 40–45%.
Системы машинного зрения уже широко применяются в промышленности, здравоохранении, энергетике, транспорте и логистике, занимая около 25% рынка в этих отраслях. Они используются в «умных» камерах наблюдения на улицах, в больницах, метро и на заводах, а также в квадрокоптерах и промышленных роботах.
Однако в удаленных регионах со слабым покрытием сотовой связи или при движении объектов возникают проблемы: пакеты данных теряются, что приводит к зависаниям, пропускам кадров или размытым изображениям. Это может иметь серьезные последствия — от невозможности распознать лицо преступника в системах безопасности до задержки в оказании помощи пациентам в реанимации.
Разработанный алгоритм на основе нейронной сети призван решить эти задачи без высоких вычислительных затрат и подходит для маломощных устройств, отметили в университете.
