Вы зашли на мобильную версию сайта
Перейти на версию для ПК

В Перми создали технологию бесперебойной передачи видео при плохом интернете

У программного алгоритма есть широкий простор для применения
У программного алгоритма есть широкий простор для применения Фото:

Ученые Пермского Политеха (ПНИПУ) создали технологию для бесперебойной передачи видеофайлов в условиях ограничения интернет-соединения. Согласно проведенным испытаниям, разработка показала эффективность в 28–32% по сравнению с аналогами на рынке, сообщила URA.RU пресс-служба вуза.

«Наши ученые создали новый программный алгоритм на основе нейросети, который обеспечивает видеопередачу без перебоев. Его можно встроить в прошивку камер видеонаблюдения, систему управления или программное обеспечение для роботов», — пояснили собеседники агентства.

Алгоритм работает в три этапа. В начале система выявляет наиболее значимый объект на видеозаписи, определяя так называемую область интереса (ROI), устанавливает ее границы. Далее полученные сведения кодируются с применением современного формата сжатия изображений JPEG 2000, который, несмотря на схожесть с традиционным JPEG, превосходит его по качеству сохраняемых данных.

В процессе записи ведется анализ текущей пропускной способности интернет-соединения и вычисляется объем информации, который можно передать за время отображения одного кадра. При низкой скорости передачи данных видеокадр пересылается частично: в первую очередь отправляются сведения о наиболее важных объектах, определенных нейросетью, что обеспечивает их отправку даже при нестабильном или слабом соединении.

Ранее пермские ученые уже представляли технологии на основе искусственного интеллекта, в том числе систему для поиска перспективных участков золотодобычи с точностью до 90%. Авторы проекта отмечали, что разработка позволила повысить эффективность анализа геологических данных и снизить финансовые риски при разведке месторождений.

Сохрани номер URA.RU - сообщи новость первым!

Telegram-канал «Большая Пермь» — у нас всегда свежие события Перми и Пермского края. Подписывайтесь!

Каждый день — только самое важное. Читайте дайджест главных событий России и мира от URA.RU, чтобы оставаться в курсе. Подпишись!
На почту выслано письмо с ссылкой. Перейдите по ней, чтобы завершить процедуру подписки.
Ученые Пермского Политеха (ПНИПУ) создали технологию для бесперебойной передачи видеофайлов в условиях ограничения интернет-соединения. Согласно проведенным испытаниям, разработка показала эффективность в 28–32% по сравнению с аналогами на рынке, сообщила URA.RU пресс-служба вуза. «Наши ученые создали новый программный алгоритм на основе нейросети, который обеспечивает видеопередачу без перебоев. Его можно встроить в прошивку камер видеонаблюдения, систему управления или программное обеспечение для роботов», — пояснили собеседники агентства. Алгоритм работает в три этапа. В начале система выявляет наиболее значимый объект на видеозаписи, определяя так называемую область интереса (ROI), устанавливает ее границы. Далее полученные сведения кодируются с применением современного формата сжатия изображений JPEG 2000, который, несмотря на схожесть с традиционным JPEG, превосходит его по качеству сохраняемых данных. В процессе записи ведется анализ текущей пропускной способности интернет-соединения и вычисляется объем информации, который можно передать за время отображения одного кадра. При низкой скорости передачи данных видеокадр пересылается частично: в первую очередь отправляются сведения о наиболее важных объектах, определенных нейросетью, что обеспечивает их отправку даже при нестабильном или слабом соединении. Ранее пермские ученые уже представляли технологии на основе искусственного интеллекта, в том числе систему для поиска перспективных участков золотодобычи с точностью до 90%. Авторы проекта отмечали, что разработка позволила повысить эффективность анализа геологических данных и снизить финансовые риски при разведке месторождений.
Комментарии ({{items[0].comments_count}})
Показать еще комментарии
оставить свой комментарий
{{item.comments_count}}

{{item.img_lg_alt}}
{{inside_publication.title}}
{{inside_publication.description}}
Предыдущий материал
Следующий материал
Комментарии ({{item.comments_count}})
Показать еще комментарии
оставить свой комментарий
Загрузка...