МЕТОД КОДУВАННЯ ПРОГНОЗОВИХ КАДРІВ З ВРАХУВАННЯМ МЕХАНІЗМІВ УПРАВЛІННЯ ДЛЯ ПОЛІПШЕННЯ ЯКОСТІ НАДАННЯ ВІДЕОІНФОРМАЦІЙНИХ ПОСЛУГ
Ключові слова:
зображення, кодування, квантування, матриця, дані
Анотація
У статті показано, що основні труднощі в роботі з відео - це великі обсяги переданої інформації та чутливість до затримок при передачі відеоінформації. Отже, щоб усунути максимальну величину надмірності при формуванні відеопослідовності, використовуються 3 типи кадрів: I, P та B, які утворюють групу кадрів. Для типової відеопослідовності низької складності вага кожного P-кадру в потоці приблизно втричі менша, ніж вага I-кадру. Однак, враховуючи кількість P-кадрів у групі, вони вносять основний внесок у загальний обсяг відеоданих. Тому розглядається можливість оновлення методів кодування для P-кадрів при ідентифікації попереднього типу блоків з подальшим формуванням структур блокових кодів. Розроблено вимоги до систем компресії відеоданих в комп'ютерних системах. Запропоновано побудувати метод компресії зображень нерухомого фону, який базується на таких механізмах: 1) ідентифікуюча область стаціонарного фону, яка дозволить врахувати наявність міжкадрової надмірності між сусідніми кадрами; 2) роздільна обробка виділених стаціонарних та динамічних компонентів з використанням операції накладання двійкової маски. Розроблено концепцію формування обробленого подання динамічних зображень нерухомого фону. Диференціальне представлення кадру, використовуючи поріг фільтрації, дозволяє ідентифікувати нерухомі фонові області (стаціонарний компонент) та області, що містять динамічні об'єкти (динамічний компонент)
Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Piramanayagam, S., Saber, E., Cahill, N.D., Messinger, D. Shot boundary detection and label propagation for spatio-temporal video segmentation (2015). Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 9405.
2. Mashtalir, S., Mikhnova, O., Stolbovyi, M. Sequence Matching for Content-Based Video Retrieval (2018) Proceedings of the 2018 IEEE 2nd International Conference on Data Stream Mining and Processing, DSMP 2018, art. no. 8478597, pp. 549- 553.
3. Ruban, I., Smelyakov, K., Vitalii, M., Dmitry, P., Bolohova, N. Method of neural network recognition of ground-based air objects (2018) Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2018, pp. 589-592.
4. Development of a method for the experimental estimation of multimedia data flow rate in a computer network. Sumtsov, D. Osiievskyi, S. Lebediev, V. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. Volume 2, Issue 2-92, 2018, Pages 56-64.
5. Hubbard T., Bor R. Aviation Mental Health: Psychological Implications for Air Transportation. London : Routledge, 2016. 376 p.
6. Network traffic measurement and analysis / Mistry D., Modi P., Deokule K., Patel A., Patki H., Abuzaghleh O. // 2016 IEEE Long Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT).
7. The Problem of Big Data Transmission in the Mobile "Multi-Copter – Sensor Network" System / Tkachov V. M., Tokariev V. V., Radchenko V. O., Lebediev V. O. // Control, Navigation and Communication Systems. 2017. Issue 2. P. 154–157.
8. Mistry, D., Modi, P., Deokule, K., Patel, A., Patki, H., Abuzaghleh, O. (2016). Network traffic measurement and analysis.2016 IEEE Long Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT).
9. Tkachov, V. M., Tokariev, V. V., Radchenko, V. O., Lebediev, V. O. (2017). The Problem of Big Data Transmission in theMobile "Multi-Copter – Sensor Network" System. Control, Navigation and Communication Systems, 2, 154–157.
10. Wang, S., Zhang, X., Liu, X., Zhang, J., Ma, S., Gao, W. Utility-Driven Adaptive Preprocessing for Screen Content VideoCompression. (2017) IEEE Transactions on Multimedia, 19 (3), art. no. 7736114, pp. 660-667.
11. M.Pavlenko, A.Timochko, N.Korolyuk, M.Gusak. Hybrid model of knowledge for situation recognition in airspace.Automatic Control and Computer SciencesVolume 48, Issue 5, 2014, Pages 257-263.
12. Kharchenko V., Mukhina M. Correlation-extreme visual navigation of unmanned aircraft systems based on speed-up robustfeatures //Aviation. 2014. Vol. 18, Issue 2. P. 80–85. doi: https://doi.org/10.3846/16487788.2014.926645.
13. Gonzales R.C. Digital image processing / R.C. Gonzales, R.E. Woods. – Prentice Inc. Upper Saddle River, New Jersey, 2002.– 779p.
14. Ericsson K. A., Charness N., Feltovich P. J., Hoffman R. R. The Cambridge handbook of expertise and expert performance. New York, NY: Cambridge University Press, 2018. 918 р.
15. V. Larin, N. Yeromina, S. Petrov, A. Tantsiura, M. Iasechko. Formation of reference images and decision function in radiometric correlation-extremal navigation systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. Volume 4, Issue 9, 2018, Pages 27-35.
16. Кучук, Г.А. Моделювання трафіка мультисервісної розподіленої телекомунікаційної мережі [Текст] / Г.А. Кучук, І.Г. Кіріллов, А.А. Пашнєв // Системи обробки інформації. – Х.: ХУ ПС, 2006. – Вип. 9 (58). – С. 50 – 59.
17. Кучук Н.Г., Гавриленко С.Ю., Лукова-Чуйко Н.В., Собчук В.В. Перерозподіл інформаційних потоків у гіперконвен- гертній системі / С.Ю. Гавриленко. Сучасні інформаційні системи. 2019. Т.3, No2. С. 116-121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.2.20
18. Nechausov A., Mamusuĉ I., Kuchuk N. Synthesis of the air pollution level control system on the basis of hyperconvergent infrastructures. Сучасні інформаційні системи. 2017. Т. 1, No 2. С. 21-26. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2017.2.04
19. Mozhaiev M., Kuchuk N., Usatenko M. (2019) The method of jitter determining in the telecommunication network of acomputer system on a special software platform. Innovative technologies and scientific solutions for industries, 2019. Vol. 4(10), pp. 134-140. doi: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2019.10.134
20. Зиков І. С., Кучук Н. Г., Шматков С. І. Синтез архітектури комп'ютерної системи управління транзакціями e-learning.Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 3. С. 60–66. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.10
21. Гахов Р.П. Моделирование трафика беспроводной сети передачи данных / Р. П. Гахов, Н. Г. Кучук// Научные ведомости БелГУ. – 2014. – No 1 (172). – Вып. 29(1). – С. 175-181.
22. Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктомкритичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 1. С. 22–27. DOI:https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
23. Свиридов А. C., Коваленко А. А., Кучук Г. А. Метод перерозподілу пропускної здатності критичної ділянки мережі на основі удосконалення ON/OFF-моделі трафіку. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
24. Кучук Н. Г. Метод зменшення часу доступу до слабкоструктурованих даних / Н. Г. Кучук, В. Ю. Мерлак, В. В. Скородєлов // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2020. – Т. 4, No 1. – С. 97-102. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.14
25. Кучук, Г.А. Розрахунок навантаження мультисервісної мережі [Текст] / Г.А. Кучук, Я.Ю. Стасєва, О.О. Болюбаш // Системи озброєння і військова техніка. – 2006. – No 4 (8). – С. 130 – 134.
26. Коваленко А.А. Использование временных шкал при аппроксимации длины очередей компьютерных сетей / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук, И.В. Рубан // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. – 2018. – No 2 (4). – С. 12–18. – DOI: http://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.4.012
27. Худов В.Г. Аналіз відомих методів сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптикоелектронного спостереження / В.Г. Худов, Г.А. Кучук, О.М. Маковейчук, А.В. Крижний // Системи обробки інформації, 2016. – Вип. 9 (146). – С. 77-80.
28. Коваленко А. А. Оптимальное управление трафиком мультисервисной сети на основе методов последовательного улучшения решений / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук // Системи озброєння і військова техніка. – 2016. – No 3(47). – С. 59-63.
29. Qassim, H., Verma, A., Feinzimer, D. (2018). Compressed residual-VGG16 CNN model for big data places image recogni- tion. 2018 IEEE 8th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC). doi: https://doi.org/10.1109/ccwc.2018.8301729.
30. V. Larin, D. Yerema, Y. Bolotska. The reasoning of necessity enhancing video privacy in conditions of providing the quality of the video information service provided in virtual infocommunication systems. Sistemi ozbroennya i viyskova tehnika 2(35). – H. HNUPS. 2019, S. 158-162.
2. Mashtalir, S., Mikhnova, O., Stolbovyi, M. Sequence Matching for Content-Based Video Retrieval (2018) Proceedings of the 2018 IEEE 2nd International Conference on Data Stream Mining and Processing, DSMP 2018, art. no. 8478597, pp. 549- 553.
3. Ruban, I., Smelyakov, K., Vitalii, M., Dmitry, P., Bolohova, N. Method of neural network recognition of ground-based air objects (2018) Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2018, pp. 589-592.
4. Development of a method for the experimental estimation of multimedia data flow rate in a computer network. Sumtsov, D. Osiievskyi, S. Lebediev, V. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. Volume 2, Issue 2-92, 2018, Pages 56-64.
5. Hubbard T., Bor R. Aviation Mental Health: Psychological Implications for Air Transportation. London : Routledge, 2016. 376 p.
6. Network traffic measurement and analysis / Mistry D., Modi P., Deokule K., Patel A., Patki H., Abuzaghleh O. // 2016 IEEE Long Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT).
7. The Problem of Big Data Transmission in the Mobile "Multi-Copter – Sensor Network" System / Tkachov V. M., Tokariev V. V., Radchenko V. O., Lebediev V. O. // Control, Navigation and Communication Systems. 2017. Issue 2. P. 154–157.
8. Mistry, D., Modi, P., Deokule, K., Patel, A., Patki, H., Abuzaghleh, O. (2016). Network traffic measurement and analysis.2016 IEEE Long Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT).
9. Tkachov, V. M., Tokariev, V. V., Radchenko, V. O., Lebediev, V. O. (2017). The Problem of Big Data Transmission in theMobile "Multi-Copter – Sensor Network" System. Control, Navigation and Communication Systems, 2, 154–157.
10. Wang, S., Zhang, X., Liu, X., Zhang, J., Ma, S., Gao, W. Utility-Driven Adaptive Preprocessing for Screen Content VideoCompression. (2017) IEEE Transactions on Multimedia, 19 (3), art. no. 7736114, pp. 660-667.
11. M.Pavlenko, A.Timochko, N.Korolyuk, M.Gusak. Hybrid model of knowledge for situation recognition in airspace.Automatic Control and Computer SciencesVolume 48, Issue 5, 2014, Pages 257-263.
12. Kharchenko V., Mukhina M. Correlation-extreme visual navigation of unmanned aircraft systems based on speed-up robustfeatures //Aviation. 2014. Vol. 18, Issue 2. P. 80–85. doi: https://doi.org/10.3846/16487788.2014.926645.
13. Gonzales R.C. Digital image processing / R.C. Gonzales, R.E. Woods. – Prentice Inc. Upper Saddle River, New Jersey, 2002.– 779p.
14. Ericsson K. A., Charness N., Feltovich P. J., Hoffman R. R. The Cambridge handbook of expertise and expert performance. New York, NY: Cambridge University Press, 2018. 918 р.
15. V. Larin, N. Yeromina, S. Petrov, A. Tantsiura, M. Iasechko. Formation of reference images and decision function in radiometric correlation-extremal navigation systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. Volume 4, Issue 9, 2018, Pages 27-35.
16. Кучук, Г.А. Моделювання трафіка мультисервісної розподіленої телекомунікаційної мережі [Текст] / Г.А. Кучук, І.Г. Кіріллов, А.А. Пашнєв // Системи обробки інформації. – Х.: ХУ ПС, 2006. – Вип. 9 (58). – С. 50 – 59.
17. Кучук Н.Г., Гавриленко С.Ю., Лукова-Чуйко Н.В., Собчук В.В. Перерозподіл інформаційних потоків у гіперконвен- гертній системі / С.Ю. Гавриленко. Сучасні інформаційні системи. 2019. Т.3, No2. С. 116-121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.2.20
18. Nechausov A., Mamusuĉ I., Kuchuk N. Synthesis of the air pollution level control system on the basis of hyperconvergent infrastructures. Сучасні інформаційні системи. 2017. Т. 1, No 2. С. 21-26. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2017.2.04
19. Mozhaiev M., Kuchuk N., Usatenko M. (2019) The method of jitter determining in the telecommunication network of acomputer system on a special software platform. Innovative technologies and scientific solutions for industries, 2019. Vol. 4(10), pp. 134-140. doi: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2019.10.134
20. Зиков І. С., Кучук Н. Г., Шматков С. І. Синтез архітектури комп'ютерної системи управління транзакціями e-learning.Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 3. С. 60–66. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.10
21. Гахов Р.П. Моделирование трафика беспроводной сети передачи данных / Р. П. Гахов, Н. Г. Кучук// Научные ведомости БелГУ. – 2014. – No 1 (172). – Вып. 29(1). – С. 175-181.
22. Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктомкритичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 1. С. 22–27. DOI:https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
23. Свиридов А. C., Коваленко А. А., Кучук Г. А. Метод перерозподілу пропускної здатності критичної ділянки мережі на основі удосконалення ON/OFF-моделі трафіку. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
24. Кучук Н. Г. Метод зменшення часу доступу до слабкоструктурованих даних / Н. Г. Кучук, В. Ю. Мерлак, В. В. Скородєлов // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2020. – Т. 4, No 1. – С. 97-102. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.14
25. Кучук, Г.А. Розрахунок навантаження мультисервісної мережі [Текст] / Г.А. Кучук, Я.Ю. Стасєва, О.О. Болюбаш // Системи озброєння і військова техніка. – 2006. – No 4 (8). – С. 130 – 134.
26. Коваленко А.А. Использование временных шкал при аппроксимации длины очередей компьютерных сетей / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук, И.В. Рубан // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. – 2018. – No 2 (4). – С. 12–18. – DOI: http://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.4.012
27. Худов В.Г. Аналіз відомих методів сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптикоелектронного спостереження / В.Г. Худов, Г.А. Кучук, О.М. Маковейчук, А.В. Крижний // Системи обробки інформації, 2016. – Вип. 9 (146). – С. 77-80.
28. Коваленко А. А. Оптимальное управление трафиком мультисервисной сети на основе методов последовательного улучшения решений / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук // Системи озброєння і військова техніка. – 2016. – No 3(47). – С. 59-63.
29. Qassim, H., Verma, A., Feinzimer, D. (2018). Compressed residual-VGG16 CNN model for big data places image recogni- tion. 2018 IEEE 8th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC). doi: https://doi.org/10.1109/ccwc.2018.8301729.
30. V. Larin, D. Yerema, Y. Bolotska. The reasoning of necessity enhancing video privacy in conditions of providing the quality of the video information service provided in virtual infocommunication systems. Sistemi ozbroennya i viyskova tehnika 2(35). – H. HNUPS. 2019, S. 158-162.
Опубліковано
2020-11-25
Як цитувати
Tymochko O. Метод кодування прогнозових кадрів з врахуванням механізмів управління для поліпшення якості надання відеоінформаційних послуг / O. Tymochko, V. Larin, A. Liuti, A. Abdalla // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2020. – Т. 4 (62). – С. 69-72. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.4.069.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
