Redução da taxa de transmissão de vídeo digital por meio da aplicação de segmentação de objetos aplicado ao estudo de abelhas.

• Main Author: Amâncio, Silvio Miyadaira
• Other Authors: Hirakawa, André Riyuiti
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2008
• Subjects: AVI; Compressão; Compression; Monitoramento; Monitoring; MPEG; Objects; Objetos; Qualidade; Quality; Segmentação; Segmentation; Similaridade estrutural; Structural similarity; Videos; Vídeos; Weblab
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-26012009-082122/

A utilização de vídeos em laboratórios baseados em redes de computadores (weblabs) para pesquisa de abelhas está sendo conduzida como parte do projeto ViNCES (Virtual Network Center of Ecosystem Services), um consórcio de pesquisa composto pelo LAA (Laboratório de Automação Agrícola da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo) e o Laboratório de Abelhas do Departamento de Ecologia do Instituto de Biociências da Universidade de São Paulo. O ViNCES é um membro do Kyatera, uma rede de computadores acadêmica de alta velocidade que tem como objetivos o desenvolvimento de aplicações e tecnologias para a Internet Avançada. Nesse contexto, o Weblab de abelhas, denominado BBBee, permite a realização de pesquisa e observação à distância da entrada de uma colméias, sendo coletadas e transmitidas informações de condições climáticas, de áudio e vídeo. O áudio e o vídeo da colméia são transmitidos em rede local e pela Internet por meio de streaming em tempo real. Os requisitos de largura de banda para transmissões de vídeo costumam ser elevados, e a qualidade obtida após o processo de compressão convencional, em geral, é baixa, podendo afetar ou dificultar a pesquisa. Além disso, está prevista a transmissão de vídeos de Alta Definição para weblab com o objetivo de melhorar a qualidade da informação, o que irá demandar maior largura de banda. Este trabalho propõe um algoritmo de codificação de vídeo para melhorar a qualidade das imagens transmitidas, ao mesmo tempo em que se reduzem os requisitos de largura de banda de transmissão e armazenagem, por meio da aplicação de técnicas de segmentação e rastreamento de objetos de vídeo. O algoritmo proposto foi implementado e testado utilizando vídeos capturados nas colméias e os resultados das análises em diversas condições são apresentados neste documento. Para avaliar a qualidade resultante do processo, foi utilizada uma métrica objetiva que permite avaliar a qualidade das imagens em relação às imagens de origem. Os resultados das análises proveram informações e direções para melhorias e futuras implementações. === The use of videos in web based laboratories over computer networks, known as weblabs, is being conducted for bee research as part of the ViNCES (Virtual Network Center of Ecosystem Services) project, a research consortium composed by: LAA (Laboratório de Automação Agrícola da Escola Politécnica) and the Laboratório de Abelhas of the Ecology Department of the Biosciences Institute. ViNCES is a member of Kyatera, a high speed academic computer network which aims at developing aplications and technologies for the Advanced Internet. The bee weblab, called BBBee, allows the research and observation of the interior of a beehive, in which are collected climate, audio and video data. Real time audio and video are broadcasted over the Internet and through a local network using streaming format. The bandwidth requirements for video transmission are usually high and the video quality after conventional compression standards is, in general, low and can interfere in the biological research. Also, High-Definition video transmission for weblab is planned to be implemented in order to provide better tools for the researcher, which will demand even higher network bandwidth. On this scenario, this work intends to provide a video codification algorithm to enhance the quality of the transmitted images, at the region of interest, and also reduce the transmission and storage requirements for some situations by using segmentation and tracking techniques for videos. A complete CODEC was implemented and tested with actual video, quality and data rates were measured and evaluated using an objective metric. The results of the analysis provided some indications of directions for future enhancements and implementations.