Проблемы кодирования и передачи квазистационарных аэровидеоизображений в информационно измерительных системах видеомониторинга состояния автотранспортных потоков Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

т

ПРОБЛЕМЫ КОДИРОВАНИЯ И ПЕРЕДАЧИ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ АЭРОВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ ВИДЕОМОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

Минаков Евгений Иванович,

д.т.н., проф. кафедры "Радиоэлектроника", Тульский государственный университет (ТулГУ), г. Тула, Россия, EMinakov@bk.ru

Калистратов Дмитрий Сергеевич,

к.т.н., инженер кафедры "Радиоэлектроника", Тульский государственный университет (ТулГУ), г. Тула, Россия, Kalistratow@list.ru

Киселёв Алексей Петрович,

аспирант, ТулГУ, г. Тула, Россия, sctulka@mail.ru

Ключевые слова: информационно-измерительная система, аэровидеосъёмка, квазистационарное изображение, компрессия, разделительная линия, проекция, распознавание.

На примере информационно-измерительной системы аэровидеомониторинга состояния автотранспортных потоков рассматривается проблематика кодирования и передачи квазистационарных аэровидеоизображений, обосновывается необходимость компрессии этих изображений, подчёркивается сложность компрессии, связанная с наличием в изображении проекции разделительной линии автотрассы, предлагается метод распознавания и учёта данной проекции, даётся оценка перспективы информационно-измерительной системы на базе предложенного метода. Метод распознавания проекции центральной линии автотрассы, рассматриваемый в статье, предполагает, что приблизительные границы проекции асфальтового покрытия известны, а уточнение координат проекции разделительной линии проводится в окрестностях центральных точек между этими условными границами.

Для определения принадлежности очередного пиксела проекции разделительной линии используются совместно два критерия: геометрическое положение и цветовые свойства пиксела. В первом приближении, чем ближе ордината пиксела к условной центральной линии асфальтового покрытия и чем лучше цветовая гамма пиксела соответствует белому цвету, тем выше вероятность принадлежности пиксела проекции разделительной линии трассы, и наоборот. С математической точки зрения указанные критерии учитываются целевой функцией как вероятностные компоненты принадлежности пиксела проекции разделительной линии. Таким образом, общая вероятность принадлежности очередного пиксела проекции разделительной линии складывается из двух компонентов, характеризующих геометрическое положение пиксела и его цвет. Приоритет между этими компонентами регулируется парой весовых коэффициентов.

В ходе исследования была поставлена и решена задача поиска оптимального сочетания значений весовых коэффициентов. В результате был получен высокоточный метод идентификации проекции разделительной линии автотрассы в кадровом потоке. Предложенный метод позволил практически безошибочно находить в кадре проекции автомобилей схожие с разделительной линией по цветовой гамме и осуществлять переход непосредственно к статистическому анализу транспортного потока. Это в свою очередь открывает возможность построения перспективной информационно-измерительной системы видеомониторинга, в которой кодируются и передаются не кадры целиком, а только проекции движущихся автомобилей, накладываемые на фон на стороне декодирования. Благодаря тому, что процессам кодирования и декодирования в этом случае подвергается только малая часть кадра (3-12% от всей площади изображения), подобная система может быть реализована, в том числе, в режиме реального времени.

Для цитирования:

Минаков Е.И., Калистратов Д.С., Киселёв А.П. Проблемы кодирования и передачи квазистационарных аэровидеоизображений в информационно-измерительных системах видеомониторинга состояния автотранспортных потоков // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2016. - Том 10. - №6. - С. 48-51.

For citation:

Minakov E.I., Kalistratov D.S., Kiselev A.P. Problems of encoding and transmission of quasistationary aerovideoimages in information-measuring video monitoring systems of traffic flows. T-Comm. 2016. Vol. 10. No.6, рр. 48-51. (in Russian)

T-Comm ^м 10. #6-2016

7T>

У

Т-Сотт Уо1.10. #6-2016

7Т>

У

Т-Сотт Том 10. #6-2016

т

Для разных изображений, в зависимости от интенсивности транспортного потока и высоты источника аэровидео-съёмки, эта часть, согласно результатам исследований, составляет в среднем 3-12% от всей площади изображения. Л это в свою очередь означает, что временные затраты на кодирование и передачу информации по сетевым каналам связи в такой системе сокращаются в десятки раз.

Кроме того, возрастает и точность измерений, поскольку алгоритм определения автомобильных проекций в такой системе исключает часть ошибок, связанных с проекцией разделительной линии.

Литература

1. Гоисапес Р.. Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. - 1104 с.

2. Ричардсон. Я. Видеокодирование. Н.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения. - М.: Техносфера, 2005, - 368 с.

3. Сэломон, Д. Сжатие данных, изображений и звука. — М.: Техносфера, 2004. ■- 368 с.

4. Гэнсалес Р.. Вудс Р.. Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде МATLAB. М.: Техносфера, 2006. - 616 с.

5. Линдли К. Практическая обработка изображений на языке Си: Пер. с англ. М.: Издательство «Мир», 1996. - 512 с.

PROBLEMS OF ENCODING AND TRANSMISSION OF QUASISTATIONARY AEROVIDEOIMAGES IN INFORMATION-MEASURING VIDEO MONITORING SYSTEMS OF TRAFFIC FLOWS

Evgenij I. Minakov, Tula state university, Department of Radio Electronics, professor, Tula, Russia, EMinakov@bk.ru Dmitrij S. Kalistratov, Tula state university, Department of Radio Electronics, engineer, Tula, Russia, Kalistratow@list.ru Alexey P. Kiselev, Tula state university, postgraduate, Tula, Russia, sctulka@mail.ru

Abstract

On example of information-measuring video monitoring system of traffic flows considered coding and transmission problematic of quasi-stationary aero video images, shown the necessity of compression for such images, emphasizes the complexity of compression, associated with the presence of the road dividing line projection, proposed a method of recognition and accounting of this projection, assesses the prospects of information-measuring system based on the proposed method. Method of recognition of the road dividing line projection, given in article, suggests that the approximate boundaries of the of asphalt pavement projection known, and refinement of projected road dividing line projection coordinates carried out in the vicinity of the points, which are located between the conventional boundaries.

There are two criteria to determine the affiliation of the next projection dividing line pixel shared two criteria: geometric properties and color properties of the pixel. As a first approximation, then closer the pixel ordinate to notional center line of asphalt pavement and then more color of pixel corresponds to a white color, the higher the probability of pixel accessory to dividing line, and conversely.

Mathematically, these criteria are taken into account by objective function as probabilistic components of pixel supplies to dividing line projection. Thus, the overall probability of the next pixel supplies to dividing line projection is made up of two components, characterizing the geometric position of the pixel and its color. Priority between these components is regulated by a pair of weighting coefficients. During research was posed and solved the task of finding the optimal combination of weighting coefficients. The result was a highly accurate method of identifying the projection of the dividing line in video frame flow.

The proposed method has allowed almost unerringly to find in the frame the car projection similar to the dividing line by color and to make the transition directly to a statistical analysis of traffic flow. This in turn opens up the possibility of building of promising information-measuring system of video control, which are coded and transmitted frames are not entirely, but only projection of moving cars, imposed on the background on the decoding side.

Because the encoding and decoding process in this case is subjected to only a small part of the frame (3-12% of the entire image area), such a system can be implemented, including, in real time.

Keywords: information-measuring system, aero video capture, quasi-stationary image, compression, the dividing line projection, recognition. References

1. Gonsales, R & Vuds, R 2012, Digital image processing. Moscow: Tekhnosfera, 1104 p. (in Russian)

2. Richardson, la 2005, H.264 and MPEG-4, the new generation standarts. Moscow: Tekhnosfera, 368 p. (in Russian)

3. Salomon, D 2004, Compression of data, image and sound. Moscow: Tekhnosfera, 368 p. (in Russian)

4. Gonsales, R & Vuds, R & Eddins, S 2004, Digital image processing in MATLAB. Moscow: Tekhnosfera, 616 p. (in Russian)

5. Lindly, K 1996, Practical image processing in C. Moscow: Mir, 512 p. (in Russian)

5I