РИД
№ 624013100296-8Модуль адаптивной обработки видеоданных на основе машинного обучения, фильтрации кадров и оценки энтропии
31.01.2024
Модуль используется для оптимизации объема хранимых видеоданных с использованием технологий машинного обучения за счет удаления кадров, имеющих низкую информационную ценность.
Модуль включает программные методы для расчета энтропии, как меры информационной ценности видеокадра, наличия движения в кадре, расчета размера областей движущихся объектов, распознавания классов объектов. Сочетание данных функций позволяет выявлять движение объектов, имеющих информационную ценность (высокую энтропию), после чего удалять кадры с низкой энтропией.
ГРНТИ
28.23.15 Распознавание образов. Обработка изображений
Ключевые слова
Обработка видеоданных
энтропия
информационная ценность
Детали
НИОКТР
Тип РИД
Программа для ЭВМ
Сферы применения
Областью применения программного обеспечения являются системы видеонаблюдения и мониторинга, видеоархивы, для которых требуется удаление видеоданных, не имеющих высокой информационной ценности
Ожидается
Исполнитель
Исполнители
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ТАМБОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Заказчик
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Похожие документы
Модуль детектирования артефактов в видеоряде, использующий нейросетевые модели
0.863
РИД
Программа для машинно-ориентированного кодирования видеопотока
0.862
РИД
Программа обнаружения удаления кадров на видео со стационарной камеры наблюдения
0.857
РИД
Программа сжатия видеоданных на базе нейросетевых технологий
0.853
РИД
Программный модуль детектирования объектов потокового видео на основе нейронных сетей
0.851
РИД
«Программный модуль определения аномальных кадров видеоизображения»
0.847
РИД
Разработка метода обработки видео на основе интеллектуальной нейронной сети для режимов с чрезмерной потерей кадров, с небольшой их изменяемостью. Разработка алгоритма повторного обучения нейронной сети за счет каналов с измененными сигналами. Проектирование архитектуры искусственной нейронной сети, позволяющей распознавать в данных видеопотока аномальные события.
0.839
ИКРБС
Масштабирование видеопотоков в системах видеонаблюдения с использованием моделирования фона
0.836
РИД
Алгоритм улучшения качества видео, снятого в условиях низкой освещенности
0.834
РИД
Программный модуль анализа последовательности видеокадров для детектирования аномалий с учётом связности данных
0.832
РИД