Прорыв ПНИПУ: Бесперебойное видео даже при низкой скорости интернета
Фото: gazeta.ru
Специалисты Пермского Политеха разработали инновационный алгоритм для систем машинного зрения. Он гарантирует стабильную работу камер видеонаблюдения даже при слабом или нестабильном интернет-подключении. Эффективность технологии превысила существующие аналоги на внушительные 28–32%.
Решение актуальной проблемы передачи данных
В России функционирует свыше 1,2 миллиона камер видеонаблюдения, многие из которых задействуют машинное зрение для определения происшествий и отправки данных. Основную трудность создают сбои связи: изображение может зависать, кадры теряться, а важные объекты становиться нечитаемыми. Подобные неполадки в критических сферах — медицине, транспорте, правоохранительных органах — способны привести к существенным проблемам.
Новшество, интегрируемое в прошивку камер или управляющие системы, решает этот вызов с применением нейросетей. Алгоритм сначала выявляет ключевые области (ROI), такие как лица людей или номера машин. Информация кодируется с использованием современного формата JPEG 2000. Система постоянно отслеживает качество связи и адаптивно передает данные, приоритезируя наиболее важные объекты для непрерывной передачи даже при внезапном ухудшении соединения.
Реальные преимущества и широкие перспективы технологии
Тестирование с потерей 80–90% потока наглядно показало преимущества: ключевые элементы передавались на 54–81% четче, чем традиционными методами. Дополнительным значимым плюсом стало сокращение потребления интернет-трафика на 40–45%.
«Наша разработка адаптирована даже для устройств с ограниченной вычислительной мощностью — камер, дронов, промышленных роботов. Она обеспечит стабильный видеопоток при неидеальной связи и существенно расширит горизонты применения систем машинного зрения в различных сферах, от медицины до МЧС», — подчеркнул доцент ПНИПУ Андрей Кокоулин.
Ранее в России также сообщалось о создании передовой и надежной сети связи 6G.
