Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Improvement of methods of motion compensation of dynamic objects moving in video stream of the videoconferencing system

Barannik V., Dvorsky M., Barannik V., Himenko V., Sorokun A.

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2018

|

T. 8, nr 4

48--51

EN

Videoconferencing gives us the opportunity to work and communicate in real time, as well as to use collective applications, interactive information exchange. Videoconferencing systems are one of the basic components of the organization of manegment, ensuring, the timeliness and necessary quality management of the implementation of objective control over the solution of the tasks. The quality of the image and the time of transmission of video information is unsatisfactory for the quality control of the troops. Considered ways to increase the efficiency of management and operational activities, due to methods of compensation of motion, using technology to reduce the volume of video data for quality improvement.

PL

Wideokonferencje dają możliwość pracy i komunikowania się w czasie rzeczywistym, a także korzystania ze zbiorowych aplikacji, interaktywnej wymiany informacji. Systemy wideokonferencyjne są jednym z podstawowych elementów organizacji zarządzania, zapewniając terminowość i niezbędne zarządzanie jakością w zakresie realizacji kontroli nad rozwiązaniem zadań. Jakość obrazu i czas transmisji informacji wideo jest niezadowalający dla kontroli jakości wojsk. Rozważono sposoby zwiększania efektywności zarządzania i działań operacyjnych, ze względu na metody kompensacji ruchu, z wykorzystaniem technologii zmniejszającej ilość danych wideo w celu poprawy jakości.

2

A wavelet-based vehicles detection algorithm

Pamuła W.

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

|

2012

|

z. 74

75-83

EN

The detection of vehicles, in video streams from road cameras, is generally performed by analyses of the occupancy of virtual detection fields defined in image frames. This principle of detection is sensitive to ambient light variations, vehicle shadows, and camera movement. The paper presents a method for detection of vehicles that uses transformed image frames. To facilitate detection each frame is converted into a vector of pixel values. Consecutive video vectors are transformed using one-dimensional DWT. Stopped vehicles are represented by stripes, whereas moving ones by checked patches. The width of a stripe indicates vehicle size, while the length shows how long the vehicle waited at the approach to the intersection.

PL

Wykrywanie pojazdów w strumieniu wideo z kamer drogowych oparte jest zwykle na analizie zajętości wirtualnych pól detekcji. Ten sposób wykrywania jest czuły na zmiany oświetlenia, cienie pojazdów i ruchy kamery. Artykuł przedstawia metodę wykrywania, która wykorzystuje transformaty klatek obrazów. W celu umożliwienia sprawnej analizy zawartość klatki zamieniana jest najpierw na wektor wartości pikseli. Kolejne wektory wideo są transformowane z użyciem jednowymiarowego, dyskretnego przekształcenia falkowego. Zatrzymane pojazdy są reprezentowane przez paski, a ruchome przez kratkowane placki. Szerokość paska wskazuje na rozmiar pojazdu, a długość określa, jak długo pojazd oczekiwał na wlocie skrzyżowania.

3

Filtry czasowe i przestrzenne w przetwarzaniu strumieni wideo

Szczepański M.

Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska

|

2008

|

z. 150

223-230

PL

Artykuł ten dokonuje przeglądu istniejących technik filtracji sekwencji wideo, ze szczególnym uwzględnieniem możliwości ich zastosowania do aplikacji czasu rzeczywistego. Zaproponowano też rozwiązanie wykorzystujące detekcję ruchu w kolejnych klatkach ograniczającą efekt smużenia, połączone z zastosowaniem przestrzennych wersji wektorowej mediany oraz filtra FDPA. Szczególnie efektywne jest zastosowanie proponowanych rozwiązań w połączeniu z poprawą kontrastu do sekwencji wykonywanych przy słabym oświetleniu.

EN

An overview of real-time video filtering techniques was presented in this paper. The new approach is based on temporal mean combined with movement detection and spatial filtering was presented. Presented technique provides excellent noise suppression ability with low computational complexity.