Аналіз і попередня обробка відеоданих для підвищення якості роботи систем технічного зору
The article proposes a new method for analyzing and evaluating the variability of initial data in video surveillance systems under the influence of negative external factors. Based on the results of the analysis, algorithms for stabilizing the parameters of the received video stream are proposed and...
Saved in:
| Date: | 2024 |
|---|---|
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2024
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/68 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-68 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-03-14T09:25:48Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
аналіз характеру змін яскравості відео середня яскравість кадру у відеопотоці цифрова фільтрація тренду яскравості відеопотоку алгоритми стабілізації яскравості відеоданих |
| spellingShingle |
аналіз характеру змін яскравості відео середня яскравість кадру у відеопотоці цифрова фільтрація тренду яскравості відеопотоку алгоритми стабілізації яскравості відеоданих Bilozerskyi, Vladislav Dergachov, Konstantin Krasnov, Leonid Аналіз і попередня обробка відеоданих для підвищення якості роботи систем технічного зору |
| topic_facet |
анализ характера изменений яркости видео средняя яркость кадра в видеопотоке цифровая фильтрация тренда яркости видеопотока алгоритмы стабилизации яркости видеоданных Analysis of the nature of changes in the brightness of video data average frame brightness in the video stream digital filtering of the video stream brightness trend video data brightness stabilization algorithms аналіз характеру змін яскравості відео середня яскравість кадру у відеопотоці цифрова фільтрація тренду яскравості відеопотоку алгоритми стабілізації яскравості відеоданих |
| format |
Article |
| author |
Bilozerskyi, Vladislav Dergachov, Konstantin Krasnov, Leonid |
| author_facet |
Bilozerskyi, Vladislav Dergachov, Konstantin Krasnov, Leonid |
| author_sort |
Bilozerskyi, Vladislav |
| title |
Аналіз і попередня обробка відеоданих для підвищення якості роботи систем технічного зору |
| title_short |
Аналіз і попередня обробка відеоданих для підвищення якості роботи систем технічного зору |
| title_full |
Аналіз і попередня обробка відеоданих для підвищення якості роботи систем технічного зору |
| title_fullStr |
Аналіз і попередня обробка відеоданих для підвищення якості роботи систем технічного зору |
| title_full_unstemmed |
Аналіз і попередня обробка відеоданих для підвищення якості роботи систем технічного зору |
| title_sort |
аналіз і попередня обробка відеоданих для підвищення якості роботи систем технічного зору |
| title_alt |
Analysis and pre-processing of video data to improve the quality of vision systems Анализ и предварительная обработка видеоданных для повышения качества работы систем технического зрения |
| description |
The article proposes a new method for analyzing and evaluating the variability of initial data in video surveillance systems under the influence of negative external factors. Based on the results of the analysis, algorithms for stabilizing the parameters of the received video stream are proposed and an assessment of the quality of video data as a result of their preliminary processing is given. The aim of the work is to analyze the variability of the main parameters of input data in video surveillance systems under the influence of negative external influences, to create effective algorithms for stabilizing the parameters of the received video stream, to assess the quality of video data as a result of their preliminary processing, and to check the reliability of the proposed method on real video surveillance records. The task was to determine the most universal, stable and informative quality indicator when analyzing video recordings or video in real time, which allows to give an objective assessment of the quality of video data under various shooting conditions and the nature of the illumination of the scene, as well as to develop and programmatically implement algorithms for stabilizing video parameters. Statistical analysis and processing of the parameters of the analyzed video sequence as a random spatio-temporal process, algorithms for processing video data by digital filtering and adaptive stabilization of video stream brightness parameters. It has been shown that the most stable indicator of video stream quality is the average frame brightness AFB (Average Frame Brightness). A universal algorithm for spatio-temporal processing of video data is proposed, which forms a sequence of values of the average brightness of AFB frames from the original video stream, as well as algorithms for filtering and stabilizing the brightness of the video stream. Conclusions. Scientific novelty of the obtained results — as a new method of objective analysis and evaluation of the parameters of the initial video surveillance data, algorithms for filtering and stabilizing the brightness of the video stream are proposed. The quality of the proposed algorithms has been verified on real video surveillance results. The proposed algorithms are implemented in the Python software environment using the functions of the OpenCV library. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/68 |
| work_keys_str_mv |
AT bilozerskyivladislav analysisandpreprocessingofvideodatatoimprovethequalityofvisionsystems AT dergachovkonstantin analysisandpreprocessingofvideodatatoimprovethequalityofvisionsystems AT krasnovleonid analysisandpreprocessingofvideodatatoimprovethequalityofvisionsystems AT bilozerskyivladislav analizipredvaritelʹnaâobrabotkavideodannyhdlâpovyšeniâkačestvarabotysistemtehničeskogozreniâ AT dergachovkonstantin analizipredvaritelʹnaâobrabotkavideodannyhdlâpovyšeniâkačestvarabotysistemtehničeskogozreniâ AT krasnovleonid analizipredvaritelʹnaâobrabotkavideodannyhdlâpovyšeniâkačestvarabotysistemtehničeskogozreniâ AT bilozerskyivladislav analízípoperednâobrobkavídeodanihdlâpídviŝennââkostírobotisistemtehníčnogozoru AT dergachovkonstantin analízípoperednâobrobkavídeodanihdlâpídviŝennââkostírobotisistemtehníčnogozoru AT krasnovleonid analízípoperednâobrobkavídeodanihdlâpídviŝennââkostírobotisistemtehníčnogozoru |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:35Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:35Z |
| _version_ |
1847373348598710272 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-682024-03-14T09:25:48Z Analysis and pre-processing of video data to improve the quality of vision systems Анализ и предварительная обработка видеоданных для повышения качества работы систем технического зрения Аналіз і попередня обробка відеоданих для підвищення якості роботи систем технічного зору Bilozerskyi, Vladislav Dergachov, Konstantin Krasnov, Leonid анализ характера изменений яркости видео средняя яркость кадра в видеопотоке цифровая фильтрация тренда яркости видеопотока алгоритмы стабилизации яркости видеоданных Analysis of the nature of changes in the brightness of video data average frame brightness in the video stream digital filtering of the video stream brightness trend video data brightness stabilization algorithms аналіз характеру змін яскравості відео середня яскравість кадру у відеопотоці цифрова фільтрація тренду яскравості відеопотоку алгоритми стабілізації яскравості відеоданих The article proposes a new method for analyzing and evaluating the variability of initial data in video surveillance systems under the influence of negative external factors. Based on the results of the analysis, algorithms for stabilizing the parameters of the received video stream are proposed and an assessment of the quality of video data as a result of their preliminary processing is given. The aim of the work is to analyze the variability of the main parameters of input data in video surveillance systems under the influence of negative external influences, to create effective algorithms for stabilizing the parameters of the received video stream, to assess the quality of video data as a result of their preliminary processing, and to check the reliability of the proposed method on real video surveillance records. The task was to determine the most universal, stable and informative quality indicator when analyzing video recordings or video in real time, which allows to give an objective assessment of the quality of video data under various shooting conditions and the nature of the illumination of the scene, as well as to develop and programmatically implement algorithms for stabilizing video parameters. Statistical analysis and processing of the parameters of the analyzed video sequence as a random spatio-temporal process, algorithms for processing video data by digital filtering and adaptive stabilization of video stream brightness parameters. It has been shown that the most stable indicator of video stream quality is the average frame brightness AFB (Average Frame Brightness). A universal algorithm for spatio-temporal processing of video data is proposed, which forms a sequence of values of the average brightness of AFB frames from the original video stream, as well as algorithms for filtering and stabilizing the brightness of the video stream. Conclusions. Scientific novelty of the obtained results — as a new method of objective analysis and evaluation of the parameters of the initial video surveillance data, algorithms for filtering and stabilizing the brightness of the video stream are proposed. The quality of the proposed algorithms has been verified on real video surveillance results. The proposed algorithms are implemented in the Python software environment using the functions of the OpenCV library. Предложен новый метод анализа и оценки изменчивости исходных данных в системах видеонаблюдения под влиянием отрицательных внешних факторов. По результатам анализа предложены алгоритмы стабилизации параметров принимаемого видеопотока и дана оценка качества видеоданных в результате их предварительной обработки. Целью работы является анализ изменчивости основных параметров входных данных в системах видеонаблюдения под действием отрицательных внешних воздействий, создание эффективных алгоритмов стабилизации параметров видеопотока, оценка качества видеоданных в результате предварительной обработки, проверка достоверности предлагаемого метода на реальных записях видеонаблюдений. При анализе видеозаписей или видео в реальном масштабе времени определен наиболее универсальный, устойчивый и информативный показатель качества, позволяющий дать объективную оценку качества видео при разных условиях съемки и характера освещенности сцены, а также разработать и программно реализовать алгоритмы стабилизации параметров видео. Проведен статистический анализ и обработка параметров анализируемой видеопоследовательности как случайного пространственно-временного процесса, алгоритмы обработки видеоданных методами цифровой фильтрации и адаптивной стабилизации параметров яркости видеопотока. Показано, что наиболее устойчивым показателем качества потока видео является средняя яркость AFB (Average Frame Brightness). Предложен универсальный алгоритм пространственно-временной обработки видеоданных, формирующий из исходного видеопотока последовательность значений средней яркости кадров AFB, а также алгоритмы фильтрации и стабилизации яркости видеопотока. Предложен новый метод объективного анализа и оценки параметров исходных данных видеонаблюдения, алгоритмы фильтрации и стабилизации яркости видеопотока. Качество предлагаемых алгоритмов верифицировано на реальных результатах видеонаблюдения. Предлагаемые алгоритмы реализованы в программной среде Python с использованием функций библиотеки OpenCV. Запропоновано новий метод аналізу та оцінки мінливості вихідних даних у системах відеоспостереження під впливом негативних зовнішніх факторів. За результатами аналізу запропоновано алгоритми стабілізації параметрів відеопотоку, що приймається, і дано оцінку якості відеоданих у результаті їх попередньої обробки. Метою роботи є аналіз мінливості основних параметрів вхідних даних у системах відеоспостереження під дією негативних зовнішніх впливів, створення ефективних алгоритмів стабілізації параметрів відеопотоку, оцінка якості відеоданих у результаті їх попередньої обробки, перевірка достовірності запропонованого методу на реальних записах відеоспостережень. При аналізі відеозаписів або відео в реальному масштабі часу визначено найбільш універсальний, стійкий та інформативний показник якості, що дозволяє дати об’єктивну оцінку якості відео за різних умов зйомки та характеру освітленості сцени, а також розробити та програмно реалізувати алгоритми стабілізації параметрів відео. Проведено статистичний аналіз та обробку параметрів аналізованої відеопослідовності як випадкового просторово-часового процесу, алгоритми обробки відеоданих методами цифрової фільтрації та адаптивної стабілізації параметрів яскравості відеопотоку. Показано, що найбільш стійким показником якості потоку відео є середня яскравість кадру AFB (Average Frame Brightness). Запропоновано універсальний алгоритм просторово-часової обробки відеоданих, що формує з вихідного відеопотоку послідовність значень середньої яскравості кадрів AFB, а також алгоритми фільтрації та стабілізації яскравості відеопотоку. Запропоновано новий метод обʼєктивного аналізу та оцінки параметрів вихідних даних відеоспостереження, алгоритми фільтрації та стабілізації яскравості відеопотоку. Якість запропонованих алгоритмів верифікована на реальних результатах відеоспостереження. Запропоновані алгоритми реалізовані у програмному середовищі Python із застосуванням функцій бібліотеки OpenCV. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2024-03-14 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/68 10.34229/1028-0979-2023-2-4 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 68 № 2 (2023): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 50-66 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 68 № 2 (2023): Международный научно-технический журнал "Проблемы управления и информатики"; 50-66 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 68 No. 2 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 50-66 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2023-2 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/68/182 Copyright (c) 2023 Vladislav Bilozerskyi, Konstantin Dergachov, Leonid Krasnov https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |